import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap

def analyze_paper_breakdown(lengths, voltages, ed_standard_values):
    """
    Analysiert die Durchschlageigenschaften von Papier.
    Zeigt Spannung und Feldstärke mit passenden Farben.
    Farbliche Darstellung der Fläche zwischen Realwert und 5 kV/mm mit glatterem Verlauf.
    Hervorhebung des ED-Real-Verlaufs im unteren Graphen.
    """

    lengths = np.array(lengths)
    voltages = np.array(voltages)
    ed_real = voltages / lengths

    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 8), sharex=True)

    # Farben für die Standardwerte definieren
    colors = ['red', 'green', 'purple', 'orange', 'brown', 'cyan', 'magenta', 'olive']
    if len(ed_standard_values) > len(colors):
        import itertools
        colors = list(itertools.islice(itertools.cycle(colors), len(ed_standard_values)))

    # Farbpalette für den Verlauf erstellen (Grün zu Dunkelrot)
    cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", ["green", "darkred"], N=500) #5x mehr Stufen

    # Spannung plotten
    ax1.plot(lengths, voltages, label="U (gemessen)", marker='o', linestyle='-', color='blue')

    for i, ed_standard in enumerate(ed_standard_values):
        u_erwartung = lengths * ed_standard
        ax1.plot(lengths, u_erwartung, label=f"U (Erwartung, {ed_standard} kV/mm)", marker='x', linestyle='--', color=colors[i])

        if ed_standard == 5:
            deviation = u_erwartung - voltages
            # Farbliche Darstellung der Fläche zwischen Realwert und 5 kV/mm mit glatterem Verlauf
            for k in range(len(lengths)):
                if ed_real[k] > 5:
                    rel_dist = (ed_real[k] - 5)
                else:
                    rel_dist = (5 - ed_real[k])

                color_index = min(499, int(rel_dist * 250)) #Angepasst an die erhöhte Stufenzahl

                if 4 <= ed_real[k] <= 6:
                    if deviation[k] > 0:
                        ax1.fill_between(lengths[k:k+2], voltages[k:k+2], u_erwartung[k:k+2], color=cmap(color_index), alpha=0.5, zorder=5)
                    elif deviation[k] < 0:
                        ax1.fill_between(lengths[k:k+2], u_erwartung[k:k+2], voltages[k:k+2], color=cmap(color_index), alpha=0.5, zorder=5)

    ax1.set_ylabel("Spannung [kV]")
    ax1.set_title("Durchschlageigenschaften in Abhängigkeit von Materialstärke")

    # Legende anpassen (Duplikate entfernen)
    handles1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
    by_label = dict(zip(labels1, handles1))
    ax1.legend(by_label.values(), by_label.keys(), loc='upper left')

    ax1.grid(True)

    # Durchschlagsfeldstärke plotten MIT Hervorhebung
    ax2.plot(lengths, ed_real, label="ED (gemessen)", marker='s', color='blue', linestyle='-', linewidth=3, zorder=10) #Dickere Linie, oberste Ebene

    for i, ed_standard in enumerate(ed_standard_values):
        ax2.plot(lengths, np.full_like(lengths, ed_standard), label=f"ED (Erwartung, {ed_standard} kV/mm)", linestyle='--', color=colors[i])

    ax2.set_xlabel("Materialstärke [mm]")
    ax2.set_ylabel("Durchschlagsfeldstärke [kV/mm]")
    ax2.legend(loc='lower left')
    ax2.grid(True)

    fig.tight_layout()
    return fig

# Beispieldaten
papier_lengths = [2, 3, 4, 5]
papier_voltages = [11, 15.1, 16.6, 21.6]
ed_standard_values = [4, 5, 6]

# Analyse und Anzeige
fig = analyze_paper_breakdown(papier_lengths, papier_voltages, ed_standard_values)
plt.show()

papier_ed_real = np.array(papier_voltages) / np.array(papier_lengths)
print(f"Gemessene Durchschlagsfeldstärken (ED-Real): {papier_ed_real} kV/mm")