#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
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# Chapitre 3 Activité 3                                       CONFIRME 
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Conductivité molaire ionique
lambda_1=34.98e-3  # Ions oxonium (en S.m²/mol)
lambda_2=7.63e-3   # Ions chlorure (en S.m²/mol)

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# Etape 1 : Importation des données expérimentales
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t,sigma=[0],[0]  # Initialisation des listes pour t et la conductivité
with open('C03_act3_data.txt') as fichier:
    header = [fichier.readline() for i in range(2)]
    line = fichier.readline().replace(',','.')
    while line:
        data0,data1=line.split('\t') 
        t.append(float(data0))      # Dates (en s)
        sigma.append(float(data1))  # Conductivité (en S.m²/mol) 
        line=fichier.readline().replace(',','.')
        
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#  Etape 2 : Calcul des concentrations cB (en mol/L)
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c0=3.615e-2 # concentration initiale du réactif (en mol/L)
N = len(t)  # Nombre de dates

# Calcul des concentrations cBi en réactif aux dates ti
cB=[c0] # Initialisation de la liste cB des concentrations en réactif par c0 à t=0s
for i in range(1,N,1) : 
    cBi=c0*(1-sigma[i]/sigma[-1]) # Concentration cBi (en mol/L)
    cB.append(cBi) 

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# Etape 3 : Calcul de la vitesse volumique de consommation de B
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vB=[] # Définition d'une liste vide pour la vitesse de consommation de B
for i in ...à compléter... : 
    vBi=...à compléter...              # vitesse de consommation de B
                                       # (en mol/L/s)  
    vB.append(...à compléter...) 
    
# ====================================================================
# Etape 4 : Représentations graphiques
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plt.figure(figsize=(12,12))
""" La figure présentera 4 graphes (subplot) sur 2 lignes et 2 colonnes :
plt.subplot(nb de lignes, nb de colonnes, index du graphe)."""
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plt.subplot(2,2,1)      # Nuage de points [B] = f(t)

plt.plot(t,cB,'+', label = '$[B]=f(t)$', clip_on=False)             
plt.xlabel("$t$ (en s)")   
plt.ylabel("$[B]$ (en mol$\cdot$L$^{-1}$)")
plt.xlim(0,max(t))
plt.ylim(0,max(cB))
plt.grid(ls='--')
plt.legend(loc=9)                    

# ====================================================================
plt.subplot(2,2,3)      # Nuage de points vB = f(t)

...à compléter...       # Retire la dernière valeur de la liste t
"""
Afficher le nuage de points légendé v_(C,B) = f(t) et mettre en forme
la fenêtre graphique :
- labels et bornes des axes,
- grille en pointillés et légende centrée en haut,
- écriture scientifique sur l'axe des ordonnées à l'aide de
  plt.ticklabel_format(axis='y',style='sci',scilimits=(0,0)).
"""

# ====================================================================
plt.subplot(2,2,2)      # Nuage de points vB = f([B])

"""
Modéliser le nuage de points de coordonnées (c_B,vB) par une droite
d'équation y = a_1*x + b_1 à l'aide de la fonction np.polyfit(x,y,1).
Attention : les objets x et y dans np.polyfit(x,y,1) doivent avoir le 
même nombre d'éléments.

Afficher le nuage de points de coordonnées (c_B,vB) légendé 'v_(C,B)=f([B])'
et sa droite de modélisation légendée 'Modélisation'. 

Mettre en forme la fenêtre graphique :
- labels et bornes des axes,
- écriture scientifique sur les 2 axes (axis='both'),
- grille en pointillés et légende centrée en haut.
"""

# ====================================================================
plt.subplot(2,2,4)      # Nuage de points vB = f([B]²)

"""
Modéliser le nuage de points de coordonnées (c_B²,vB) par une droite
d'équation y = a_1*x + b_1 à l'aide de la fonction np.polyfit(x,y,1).

Afficher le nuage de points de coordonnées (c_B²,vB) légendé 'v_(C,B)=f([B]²)'
et sa droite de modélisation légendée 'Modélisation'. 

Mettre en forme la fenêtre graphique :
- labels et bornes des axes,
- écriture scientifique sur les 2 axes,
- grille en pointillés et légende centrée en haut.
"""
plt.tight_layout()
plt.show()