#Importamos las librerías utilizadas
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

#Mostramos las versiones usadas de cada librerías
print ("Numpy v{}".format(np.__version__))
print ("Pandas v{}".format(pd.__version__))
print ("Seaborn v{}".format(sns.__version__))

#Abrimos el fichero csv con los datos de la muestra
datos = pd.read_csv('ensayo1.CSV')

%pylab inline

#Almacenamos en una lista las columnas del fichero con las que vamos a trabajar
columns = ['Diametro X','Diametro Y', 'RPM TRAC']

#Mostramos un resumen de los datos obtenidoss
datos[columns].describe()
#datos.describe().loc['mean',['Diametro X [mm]', 'Diametro Y [mm]']]

"""
Explanation: Análisis de los datos obtenidos
Uso de ipython para el análsis y muestra de los datos obtenidos durante la producción.Se implementa un regulador experto. Los datos analizados son del día 13 de Agosto del 2015
Los datos del experimento:
* Hora de inicio: 10:30
* Hora final : 11:00
* Filamento extruido: 447cm 
* $T: 150ºC$
* $V_{min} tractora: 1.5 mm/s$
* $V_{max} tractora: 3.4 mm/s$
* Los incrementos de velocidades en las reglas del sistema experto son distintas:
    * En los caso 3 y 5 se mantiene un incremento de +2.
    * En los casos 4 y 6 se reduce el incremento a -1.
End of explanation
"""


datos.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].plot(figsize=(16,10),ylim=(0.5,3)).hlines([1.85,1.65],0,3500,colors='r')
#datos['RPM TRAC'].plot(secondary_y='RPM TRAC')

graf = datos.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].boxplot(return_type='axes')
graf.axhspan(1.65,1.85, alpha=0.2)

"""
Explanation: Representamos ambos diámetro y la velocidad de la tractora en la misma gráfica
End of explanation
"""


plt.scatter(x=datos['Diametro X'], y=datos['Diametro Y'], marker='.')

"""
Explanation: Con esta segunda aproximación se ha conseguido estabilizar los datos. Se va a tratar de bajar ese porcentaje. Como cuarta  aproximación, vamos a  modificar las velocidades de tracción. El rango de velocidades propuesto es de 1.5 a 5.3, manteniendo los incrementos del sistema experto como en el actual ensayo.
Comparativa de Diametro X frente a Diametro Y para ver el ratio del filamento
End of explanation
"""


datos_filtrados = datos[(datos['Diametro X'] >= 0.9) & (datos['Diametro Y'] >= 0.9)]

#datos_filtrados.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].boxplot(return_type='axes')

"""
Explanation: Filtrado de datos
Las muestras tomadas $d_x >= 0.9$ or $d_y >= 0.9$ las asumimos como error del sensor, por ello las filtramos de las muestras tomadas.
End of explanation
"""


plt.scatter(x=datos_filtrados['Diametro X'], y=datos_filtrados['Diametro Y'], marker='.')

"""
Explanation: Representación de X/Y
End of explanation
"""


ratio = datos_filtrados['Diametro X']/datos_filtrados['Diametro Y']
ratio.describe()

rolling_mean = pd.rolling_mean(ratio, 50)
rolling_std = pd.rolling_std(ratio, 50)
rolling_mean.plot(figsize=(12,6))
# plt.fill_between(ratio, y1=rolling_mean+rolling_std, y2=rolling_mean-rolling_std, alpha=0.5)
ratio.plot(figsize=(12,6), alpha=0.6, ylim=(0.5,1.5))

"""
Explanation: Analizamos datos del ratio
End of explanation
"""


Th_u = 1.85
Th_d = 1.65

data_violations = datos[(datos['Diametro X'] > Th_u) | (datos['Diametro X'] < Th_d) |
                       (datos['Diametro Y'] > Th_u) | (datos['Diametro Y'] < Th_d)]

data_violations.describe()

data_violations.plot(subplots=True, figsize=(12,12))

"""
Explanation: Límites de calidad
Calculamos el número de veces que traspasamos unos límites de calidad. 
$Th^+ = 1.85$ and $Th^- = 1.65$
End of explanation
"""


