from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np

# distancia euclidia
# d(a,b) = sqrt((xb-xa)²+(yb-ya)²)

def euclidian_distance(a,b):
    """
    Calcula la distancia euclidiana entre el punto a y el punto b
    d(a,b) = sqrt((xb-xa)²+(yb-ya)²)

    :param a: tupla con los valores del punto a de la distancia. forma (x,y)
    :param b: tupla con los valores del punto b de la distancia. forma (x,y)
    :result: float con la distancia entre a y b.
    """
    aux1 = b[0] - a[0]
    aux2 = b[1] - a[1]
    out = np.sqrt((aux1 ** 2) + (aux2 ** 2))

    return float(out)



# distancia manhattan
# d(a,b) = |xb-xa|+|yb-ya|

def manhattan_distance(a,b):
    """
    Calcula la distancia manhattan entre el punto a y el punto b
    d(a,b) = |xb-xa|+|yb-ya|

    :param a: tupla con los valores del punto a de la distancia. forma (x,y)
    :param b: tupla con los valores del punto b de la distancia. forma (x,y)
    :result: float con la distancia entre a y b.
    """
    aux1 = abs(b[0] - a[0])
    aux2 = abs(b[1] - a[1])
    out = aux1 + aux2

    return float(out)

# k_means
def k_means(x, k, metric='', stand=False):



    # k_medians
def k_medians(x, k, metric='', stand=False):


    if __name__ == '__main__':

    data = load_iris()

    columns = ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width']
    df_iris = pd.DataFrame(data.data, columns=columns)

    for index, row in df_iris.iterrows():
        a = (row['sepal_length'], row['sepal_width'])
        b = (row['petal_length'], row['petal_width'])
        # print(index, euclidian_distance(a,b))
        print(index, manhattan_distance(a,b))




    """
    #Creamos un objeto de la clase MLP
    xor_neural_network = MLP(layers_size, sigmoid(X, deriv=False), learning_rate=0.45)

    euclidian_means = k_means(x, k, metric='euclidean', stand=FALSE)
    manhattan_means = k_means(x, k, metric='manhattan', stand=FALSE)

    euclidian_medians = k_medians(x, k, metric = 'euclidean', stand = FALSE)
    euclidian_medians = k_medians(x, k, metric = 'manhattan', stand = FALSE)

    """