import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 1. 设置中文字体（SimHei 或自行替换路径）
font_path = 'C:/Windows/Fonts/simhei.ttf'  # 适用于 Windows
zh_font = font_manager.FontProperties(fname=font_path)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [zh_font.get_name()]
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号乱码

# 2. 读取 CSV 数据
file_path = r"D:\WQ\zhanghuilai\hyperspectral-inversion\data\input\一代高光谱\output\chla画图.csv" # ← 替换为你的实际文件路径
df = pd.read_csv(file_path)

# 3. 预处理数据
df.columns = ['timestamp', 'chl_a']
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df['date'] = df['timestamp'].dt.date  # 只保留年月日

# 4. 计算每日平均和标准差
daily_stats = df.groupby('date')['chl_a'].agg(['mean', 'std']).reset_index()

# 5. 绘图
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))

# 图 1：每日 chl-a 浓度柱状图（含误差线）
axs[0].bar(daily_stats['date'], daily_stats['mean'], yerr=daily_stats['std'],
           capsize=4, color='skyblue', edgecolor='black')
axs[0].set_title('每日 chl-a 浓度均值（含标准差）', fontproperties=zh_font)
axs[0].set_xlabel('日期', fontproperties=zh_font)
axs[0].set_ylabel('chl-a 浓度', fontproperties=zh_font)
axs[0].tick_params(axis='x', rotation=45)

# 图 2：chl-a 浓度分布直方图
axs[1].hist(df['chl_a'], bins=30, color='lightgreen', edgecolor='black')
axs[1].set_title('chl-a 浓度分布直方图', fontproperties=zh_font)
axs[1].set_xlabel('chl-a 浓度', fontproperties=zh_font)
axs[1].set_ylabel('频数', fontproperties=zh_font)

# 6. 调整布局并保存图像
plt.tight_layout()
plt.savefig('D:\WQ\zhanghuilai\hyperspectral-inversion\data\input\一代高光谱\output\chl_a_图表.png', dpi=300, bbox_inches='tight')  # 高分辨率保存
plt.show()