import sys
import random
import math
import numpy
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D



# obrazek biblioteka graficzna - trzeba zrobić scatter plot
# k liczba klastrów trzeba je wylosować calkowite
# odległość euklidesowa
# symulacja dla wszystkich k 2,3,4
# wczytywanie liczb z pliku
# błąd dystorsji
# liczby losowe
# szukamy ustawień wektorów k które najlepiej opiszą nam
# wylosować liczbe z biblioteki
# biblioteka sqrt do policzenia pierwiastka
# dla przykładu m=2
# funkcja random.uniform
def czytanie(plik):
    try:
        tablica = []
        with open(plik, 'r') as plik:
            print("\n\n Mozna korzystac z pliku")
            for linia in plik:
                tablica.append([ float(i) for i in linia.split()])
            print(tablica)
        return tablica
    except IOError:
        print("Brak dostepu do  pliku")
        sys.exit(0)

def printTab(tab):
    for x in tab:
        print(x)
    print("")

def randomPoint(min,max, dimension):
    return [random.uniform(min,max) for i in range(dimension)]



def distance(p1,p2): #odległosc euklidesowa miedzy 2 punktami
    dist = 0
    if len(p1) != len(p2):
        raise ValueError("Wymiary nie sa równe!")

    for i,val in enumerate(p1):
        dist = dist + (p1[i] - p2[i])*(p1[i] - p2[i])
    return math.sqrt(dist)

def centerOfGravity(v):
    array = numpy.array(v.copy())
    transposed = array.T.tolist() #transpozycja tablicy
    result = []
    for i in transposed:
        result.append(sum(i)/len(i))
    return result

def assignToClasters(v, centroids):
    clasters = [[] for i in range(len(centroids))] #tablica 2d

    for point in v:
        minDistance = 99999
        clossest = 0
        for key,centroid in enumerate(centroids):
            if distance(point,centroid) < minDistance:
                minDistance = distance(point,centroid)
                clossest = key
        clasters[clossest].append(point)



    return clasters

def error(centroids,clasters):

    error = 0
    for key,value in enumerate(centroids):
        for point in clasters[key]:
            error = error + distance(point, value)
    return error

def draw(clasters):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca(projection='3d')
    printTab(clasters)
    for claster in clasters :
        if claster:
            array = numpy.array(claster.copy())
            t = array.T.tolist()
            ax.scatter(t[0],t[1],t[2])



    plt.show()


def lloyd(v,K):

    bestError = 999999
    bestCentroids = []

    for x in range(500):
        centroids = [randomPoint(0,15,len(v[0])) for i in range(K)]
        #print( "Centroid:" ,centroids)
        clasters = assignToClasters(v,centroids)
        currentError = error(centroids,clasters)
        #print("error:", currentError)
        if currentError < bestError:
            bestError = currentError
            bestCentroids = centroids[:]

            #print("cnetroid",key, centroids[key])

    print("Best error: ", bestError)
    printTab(bestCentroids)
    clasters = assignToClasters(v,bestCentroids)

    draw(clasters)
    return


plik = 'liczby.txt'
tab = czytanie(plik)



print("---")
lloyd(tab, 3)