#Pac_Helper_Text(PHT) Ver.12 20241001 H.Konno
#保存ファイル名入力、項目入力、重要度順、類似度、正負評定
#引き続きデンドログラムを描画し終了
#必要なファイル（kyori.txtなど）はローカルにダウンロード可能
#１．データ収集
import random #乱数利用のインポート
namae0 = input('Filesname? ')
namae1 = namae0 + "_bun.txt"
f = open(namae1, 'w')
print('[浮かんだイメージを教えてください]')
print('---最後はeeeと入力---')
kazu = 0
bun = ""
hako = [namae0]
hako1 = ['dummy']
hako2 = ['dummy']
while True:
    kazu += 1
    bun = input('入力(Last:eee) ')
    bun1 = bun + str(kazu)
    hako.append(bun1)
    hako1.append(bun)
    hako2.append(bun1)
    if bun == ('eee'):
        break
f.writelines(hako)
f.close()

namae2 = namae0+"_juyou.txt"
f = open(namae2,'w')
print('[反応文一覧]')
for i,youso in enumerate(hako):
    if i != 0 and i != kazu:
        print (i,youso)
print('[重要度順の入れ替え]')
print('---最後は0space0と入力---')
print('（同順の場合は1 1の後に0 0と入力')
i = 0; bun=""; jubun=""
while True:
    moto,saki=(int(x) for x in input('元(space)先 ').split())
    if moto == 0 and saki == 0:
        break
    jubun=""
    hako[moto], hako[saki] = hako[saki], hako[moto]
    hako1[moto],hako1[saki]=hako1[saki],hako1[moto]
    for i,youso in enumerate(hako):
      if i != 0 and i != kazu:
        bun = str(i)+youso
        print(bun) #(i,youso)
        jubun=jubun+bun+','
f.writelines(jubun) #重要度順のファイル保存
f.close()
hako1.pop(0)
str1 = jubun
seibun = str1.split(',')

print('[類似度の評定]')
print('---対提示文相互の距離---')
print('---SpaceキーとBSキーで操作し、Enterキーで確定---')
import random #乱数利用のインポート
kazu = kazu-1
kazu1 = int(kazu * (kazu-1) / 2)
print('kazu1=', kazu1)
check1 = [[0] * kazu for i in range(kazu)]#配列を0で初期化
count=0; i=0; j=0; hajime=1
jun = random.sample(range(kazu1), kazu1) #重複なし乱数を変数に代入
print('jun',jun) #(random.sample(range(kazu1), kazu1)) #乱数変数を表示
for i in range(kazu):
  for j in range(hajime, kazu):
      check1[i][j] = jun[count]+1
      count += 1
  hajime = hajime + 1
print(*check1, sep='\n') #配列の改行表示
f = open('ransu.txt','w')
check1list = str(check1)
f.writelines(check1list) #checklistのファイル保存
f.close()
ban=0
kyori = [[0] * kazu for i in range(kazu)] #距離保存の配列宣言

#２．保存乱数から行と列を取得し類似度評定
for h in range(kazu1):
  ban = h+1
  for i in range(kazu):
     for j in range(kazu):
      if check1[i][j]==ban:
        tt=i+1; yy=j+1
        print(tt,'-',yy)
        tate=tt-1; yoko=yy-1 #二次元配列の指定
        print(check1[tate][yoko])
  print('｢',hako1[tate][:12],'｣と','｢',hako1[yoko][:12],'｣の遠近を、')
  print('７段階のspace距離で評定します。')
  print('１近２ ３ ４ ５ ６遠７')
  aida1 = input()
  print(aida1)
  aida2 = len(aida1); aida3 = aida2 / 6.9 +1
  if aida3 > 7:
      aida3 = 7
  #print(aida2,aida3)
  kyori[tate][yoko]=aida3
  kyori[yoko][tate]=aida3
print(seibun)
print(*kyori, sep='\n')
#３．正負評定
print('[正負の評定]')
print('---(―) (＊) (＋)---')
namae3 = namae0+"_seifu.txt"
f = open(namae3,'w')
for i in range(kazu):
  seifu = seibun[i]
  print(seifu)
  pm=input('[- * +]? ')
  seibun[i]=seifu+pm
seibun.pop
seibunlist = str(seibun)
f.writelines(seibunlist) # 正負評定のファイル保存
f.close()
hako1.pop()

namae4 = namae0+"_kyori.txt"
f = open(namae4,'w')
bubun1 = str(kazu)
bubun2 = str(seibun)
zenbu = bubun1+bubun2+str(kyori)
f.writelines(zenbu)
f.close()
print('これで入力は終わりです。デンドログラムを作図します。')
sakuzu = input('Enterキーを押すと、描画後に終了します。')
#-----------------------------------------------------------
import japanize_matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline
import numpy as np
import scipy.spatial.distance as distance
#import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
from random import random
from pandas import DataFrame, Series

import pandas as pd
import io

koumoku = ""
data_labels = []

n0 = str(kazu) ##  n0 = f.readline()
print ("第１行"+n0)
n=n0; n1=n0  #    n, n1 = n0.split(',')
n = int(n)
koumoku = seibun[:-1]    ##koumoku0 = f.readline().rstrip()
koumoku0 = str(koumoku)
print(koumoku0)

#距離行列データ読み込み
data = kyori #data = pd.read_csv(f,header=None)
data_labels = koumoku

#距離行列の要素間距離計算（ユークリッド距離）
dMatrix = np.zeros([n, n])
for i in range(n):
  for j in range(n):
            dMatrix[i, j] = distance.euclidean(data[i], data[j])

#距離ベクトル生成
dArray = distance.squareform(dMatrix)

#クラスタリング（ward法）
result = linkage(dArray, method = 'ward')

#図示（左側に項目で右に統合）
dendrogram(result, labels = data_labels, orientation = 'right')
plt.savefig("namae1.jpg")