#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
script general para hacer una corrida a un set de parámetros,
beta, tamaño de la red,
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()

#############################################################
# estas son las funciones que tienen que escribir ustedes
# calcMagnet ya esta lista

def calcMagnet(S):
	"""
	Calcula y devuelve la magnetizacion para la red de spines S
	"""
	
	M = np.sum(S)
	
	return M

def calcEnergia(S):
	
	energia = 0
		    
	return energia

def ising2Dpaso(S, beta):
	"""
	Calcula el proximo estado de la red de spines, para un beta dado.
	Devluelve el próximo S, y los cambios de energia y magnetizacion
	"""
	# return S, dE, dM
	return S, 0, 0		    

        
#############################################################

#Aca defino los parámetros y corro la cadena de markov
#Lado de la red,
L = 32
T = 2.5
beta = 1/T

#propongo un estado inicial al azar
#S es una matriz de 1 y -1 indicando las dos proyecciones de
#espin
S = 2*(np.random.rand(L,L)>0.5) -1;

# defino la cantidad de iteraciones de cada etapa
npre = 100
npasos = 1000
# me genero arrays vacios, a ser llenados con los valores de energia y magnetizacion
energia= np.zeros(npasos)
magnet = np.zeros(npasos)

#pretermalizo
#ising2Dpaso hace un nuevo elemento de la cadena de Markov
#la tienen que escribir Uds...
for n in range(npre):
    S, dE, dM = ising2Dpaso(S,beta)

# muestro el estado inicial
fig_s, ax_s = plt.subplots()
ax_s.imshow(S, interpolation='none')
fig_s.show()

energia[0] = calcEnergia(S)
magnet[0] = calcMagnet(S)

# Preparamos la figura para graficar
# la energia y magnetizacion
fig_em, ax_list = plt.subplots(2,1)
ax_e, ax_m = ax_list

for n in range(npasos-1):

    S, dE, dM = ising2Dpaso(S,beta)
    energia[n+1] = energia[n] + dE
    magnet[n+1] = magnet[n] + dM
    
    #cada 10 pasos muestro el nuevo estado
    if n%10 == 0:
		
		# grafico el estado de la red, actualizandolo en cada iteracion
        ax_s.clear()         
        ax_s.set_title("n=%i beta=%.2f mag=%.2f energia=%.2f"%(n,beta,magnet[n],energia[n]))
        ax_s.imshow(S, interpolation='none')
        fig_s.canvas.draw()
        plt.pause(0.01)
        
        # graficamos la energia y magnetizacion hasta el paso actual
        ax_e.cla()
        ax_m.cla()
        
        ax_e.set_xlim(0, npasos)
        ax_e.set_ylabel('Energia')
        ax_m.set_xlim(0, npasos)
        ax_m.set_ylabel('Magnetizacion')

        ax_e.grid(True)
        ax_m.grid(True)
		
        ax_e.plot(energia[:n])	
        ax_m.plot(magnet[:n])
        fig_em.canvas.draw()        
        plt.pause(0.01)