import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt
from snownlp import SnowNLP
from matplotlib.font_manager import FontProperties

def plot_sentiment_distribution(danmaku_list):
    # 计算每条弹幕的情感得分
    sentiments = [SnowNLP(dmk).sentiments for dmk in danmaku_list]

    # 绘制情感得分直方图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.hist(sentiments, bins=20, color='lightgreen', edgecolor='black')
    plt.xlabel('Sentiment Score')
    plt.ylabel('Bullet Screen Count" or "Danmaku Count')
    plt.title('Danmaku Sentiment Score Distribution Chart')
    plt.show()


def plot_top_danmakus(danmaku_frequency):
    # 提取词语和对应的频率
    words = list(danmaku_frequency.keys())
    frequencies = list(danmaku_frequency.values())

    # 绘制柱状图
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(words, frequencies, color='skyblue')
    plt.xlabel('Danmaku Words')
    plt.ylabel('Frequency of Appearance')
    plt.title('High-Frequency Danmaku Words Statistics')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()
    plt.show()


def create_manual_data():
    # 日期列表
    date_list = pd.date_range(start='2023-07-26', end='2023-08-11', freq='D')

    # 手动指定情感得分，先上升后下降，8月4日达到最高点
    sentiment_values = [
        0.5,  # 7月26日
        0.35,  # 7月27日
        0.4,  # 7月28日
        0.45,  # 7月29日
        0.5,  # 7月30日
        0.55,  # 7月31日
        0.6,  # 8月1日
        0.7,  # 8月2日
        0.8,  # 8月3日
        0.9,  # 8月4日（峰值）
        0.8,  # 8月5日
        0.7,  # 8月6日
        0.6,  # 8月7日
        0.5,  # 8月8日
        0.4,  # 8月9日
        0.35,  # 8月10日
        0.3  # 8月11日
    ]

    # 创建 DataFrame
    data = {'date': date_list, 'sentiment': sentiment_values}
    df = pd.DataFrame(data)
    return df


def plot_sentiment_combined(sentiment_df):
    # 设置字体为微软雅黑
    font = FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc', size=12)

    # 设置图形大小
    plt.figure(figsize=(12, 6))

    # 绘制柱状图
    plt.bar(sentiment_df['date'], sentiment_df['sentiment'], color='skyblue', label='情感得分（柱状图）')

    # 绘制折线图，使用相同的Y轴
    plt.plot(sentiment_df['date'], sentiment_df['sentiment'], color='red', marker='o', label='情感得分（折线图）')

    # 设置标题和标签
    plt.title('情感得分随时间的变化', fontproperties=font)
    plt.xlabel('日期', fontproperties=font)
    plt.ylabel('情感得分', fontproperties=font)

    # 设置日期格式和字体
    plt.xticks(sentiment_df['date'], sentiment_df['date'].dt.strftime('%m-%d'), rotation=45, fontproperties=font)
    plt.yticks(fontproperties=font)

    # 添加数据标签
    for x, y in zip(sentiment_df['date'], sentiment_df['sentiment']):
        plt.text(x, y + 0.02, f'{y:.2f}', ha='center', fontproperties=font)

    # 添加网格线
    plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

    # 显示图例
    plt.legend(prop=font)

    # 调整布局以防止标签重叠
    plt.tight_layout()

    # 显示图形
    plt.show()


# 使用示例
sentiment_df = create_manual_data()
plot_sentiment_combined(sentiment_df)