# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Fri Dec  7 19:47:32 2018

@author: utilisateur
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 # -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Wed Dec  7 21:05:01 2016

@author: utilisateur
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math as m

class Population:
    AGEMAX = 119


    def __init__(self, popmale, popfemale, nom = 'exemple de population', year=2020, fec = 2, espm = 67, espf = 72, sr = 102, tmi = 2.5):
    # en entrée popmale et popfemale sont des listes
        self.complete(popmale)		  # juste pour ajouter des zeros
        self.complete(popfemale)		  # juste pour ajouter des zeros
        self.nom = nom
        self.popm = np.array(popmale)   # tableau numpy de la population masclune par tranche d'age 0 à 130 ans
        self.popf = np.array(popfemale) # idem pop feminine
        self.year = year
        self.fec = fec  # indice synthétique de fécondité
        self.espm = espm # espérance de vie masculine
        self.espf = espf # espérance de vie des meufs
        self.sr = sr # sex ratio à la naissance (garçons pour 100 filles)
        self.loinat =  np.zeros((Population.AGEMAX))
        self.loinat[20:37] = 1/17  # loi de natalité simpliste. A affiner plus tard
        self.tmi = tmi #taux de mortalité infantile

    def complete(self, pop):
        if len(pop)<Population.AGEMAX:
            pop.extend([0]*(Population.AGEMAX-len(pop)))


    def loimort(self):   # loi de la probabilité de mourir, par année, pour hommes et femmes
	# approximation : somme d'une exponentielle décroissante et d'une croissance
	# la valeur en zéro est donnée par le taux de mortalité infantile
	# l'espérance de vie est un résultat indirect, on approche avec une loi empirique
        A = 0.001/m.exp(40/13)
        Poly1 = np.array([ -6.24e-07,3.57e-04,1.24e-01,-2.61e-01])
        taum = np.polyval(Poly1, self.espm)
        tauf = np.polyval(Poly1, self.espf)
        age = np.array(range(Population.AGEMAX))
        loimort_m = (self.tmi/1000)*np.exp(-age/3) + A* np.exp(age/taum)
        loimort_f = (self.tmi/1000)*np.exp(-age/3) + A* np.exp(age/tauf)
        #on écrète à 1
        loimort_m = [min(1, a) for a in loimort_m]
        loimort_f = [min(1, a) for a in loimort_f]
        return(loimort_m, loimort_f)


    def increm(self):# une année passe

    # nombre de naissances
        nbbb = self.fec * np.dot(self.popf, self.loinat.T)
        garcons = (self.sr/(100+self.sr))*nbbb
        filles = nbbb-garcons

#  on vieillit tout le monde d'un an puis on ajoute les naissances
        self.popm = np.roll(self.popm, 1, 0)
        self.popf = np.roll(self.popf, 1, 0)
        self.popm[0]=garcons
        self.popf[0]=filles

# on tue des gens :'(
        (loimort_m, loimort_f) = self.loimort()
        morts_m = self.popm * loimort_m # morts masc par age
        morts_f = self.popf * loimort_f # idem femmes
        self.popm = np.floor(self.popm - morts_m)
        self.popf = np.floor(self.popf - morts_f)
        self.year = self.year+1

# il faudra ajouter ici l'immigration et l'émigration, à gérer comme des pyramides
# des ages qu'on ajoute et soustrait à la principale

        return None


    def bilan(self, ageact=(20, 60)): #retourne un pointage de la population à la date courante
    # ageact est un tuple : age min et max de la vie active
        age = np.array(range(Population.AGEMAX))
        popt = self.popf+self.popm
        bilan= {}
        bilan['totalm'] = np.sum(self.popm)
        bilan['totalf'] = np.sum(self.popf)   #  pop totale
        bilan['total'] = bilan['totalm'] + bilan['totalf']   #  pop totale

        bilan['agemoym'] = np.sum(self.popm*age)/np.sum(self.popm)   #  age moy m
        bilan['agemoyf'] = np.sum(self.popf*age)/np.sum(self.popf)   #  age moyen femmes
        bilan['agemoy'] = np.sum(self.popm*age+self.popf*age)/bilan['total']  #  age moyen femmes

        bilan['agemedm'] = self.agemed(self.popm)
        bilan['agemedf'] = self.agemed(self.popf)
        bilan['agemed'] = self.agemed(popt)

        bilan['depjeune'] = np.sum(popt[:ageact[0]])  # population dépendante jeune
        bilan['actifs'] = np.sum(popt[ageact[0]:ageact[1]])   # population active
        bilan['retraites'] =np.sum( popt[ageact[1]:] )  # population dépendante retraitée

        bilan['txactif'] = bilan['actifs']/bilan['total']  # taux d'activité
        bilan['ratioretr'] =  bilan['actifs']/bilan['retraites']   #actifs par retraité

        return bilan

    def agemed(self, pyramide):
        cs = np.cumsum(popm)
        app = (cs<cs[-1]/2).argmin() -1  # ça retourne la position du premier True
        exact = app + (cs[-1]/2-cs[app])/popm[app]   #♣ on ajoute un bout d'année
        return exact


    def genocide(self):
        self.popm = np.zeros((1, Population.AGEMAX))
        self.popf = np.zeros((1, Population.AGEMAX))


    def dessin(self, ax, ageact=(20, 60)):   # trace la pyramide des âges dans le système d'axes désigné
        age = np.array(range(Population.AGEMAX))
        # filtre pop active
        selec = np.array( [0]*ageact[0]+ [1]*(ageact[1] - ageact[0])+ [0]*(Population.AGEMAX - ageact[1]))
        ax.barh(age, -selec*self.popm/1000, color='b', ec = 'b')
        ax.barh(age, selec*self.popf/1000, color='r', ec = 'r')
        ax.barh(age, -(1-selec)*self.popm/1000, color='mediumslateblue', ec = 'mediumslateblue')
        ax.barh(age, (1-selec)*self.popf/1000, color='lightcoral', ec = 'lightcoral')
        ax.plot([0, 0], [0, Population.AGEMAX+1], color = 'black')   # ligne noire au centre
        ax.set_title(self.nom + ', ' + str(self.year))
        ax.set_xlabel(u'Milliers', fontname='DejaVu Sans Mono')
        ax.set_ylabel(u'âge', fontname='DejaVu Sans Mono')

        posx = (1/2)*max(self.popm)/1000
        ax.text(-posx, 0.9*Population.AGEMAX, '♂',  fontname='DejaVu Sans Mono', fontsize=22, color='b', fontweight='bold')
        ax.text(posx, 0.9*Population.AGEMAX, '♀',  fontname='DejaVu Sans Mono', fontsize=22, color='r',fontweight='bold')
        return None







f = open('france2018.txt', 'r')  # france en 2018, attention, ordre : femmes, hommes
popm = []
popf = []
for line in f:
    A = line.split('\t')
    popf.append(int(A[0]))
    popm.append(int(A[1]))

france = Population(popm, popf, year=2018, fec = 1.8, espm = 71, espf = 75, nom = 'France')
b2018 = france.bilan()
f1 = plt.figure()
f1.patch.set_facecolor('white')
ax1 = f1.add_subplot(121)
ax2 = f1.add_subplot(122)


france.dessin(ax1)

for i in range(25):
    france.increm()
b2043 = france.bilan()

france.dessin(ax2)
f1.set_tight_layout(True)