# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov  1 17:00:04 2018

@author: Jérôme
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt



"""------------------------------------------------------------------------------------"""
"""    Programme permettant le tracé de différents graphiques explicatifs :
        - représentation des variables RFM suivant les clusters
        - représentation d'autres variables ( min depense, max depense, tps commande
        - répartition du clustering                                                    """
"""------------------------------------------------------------------------------------"""



#nbr_clusters=6
nbr_clusters=7

index=np.arange(nbr_clusters)

moyenne_recent_base=(91.04,91.04,91.04,91.04,91.04,91.04,91.04)
moyenne_freq_base=(90.51,90.51,90.51,90.51,90.51,90.51,90.51)
moyenne_somme_base=(2048.22,2048.22,2048.22,2048.22,2048.22,2048.22,2048.22)

'''
moyenne_recent=(175.19,251.29,33.75,79.31,49.99,43.51)
moyenne_freq=(24.28,17.53,170.88,23.13,69.63,29.71)
moyenne_somme=(573.51,207.54,4020.42,1195.37,866.32,384.75)
'''
'''
moyenne_recent=(251.29,79.30,33.75,154.87,49.99,43.51,181.72)
moyenne_freq=(17.53,23.13,170.88,3.12,69.63,29.71,31.09)
moyenne_somme=(207.54,1195.37,4020.42,1073.58,866.32,384.75,412.82)
'''
moyenne_recent=(44.15,218.40,91.70,59.39,269.41,125.91,34.39)
moyenne_freq=(75.27,22.10,5.35,38.86,11.77,30.48,162.60)
moyenne_somme=(949.75,299.47,2828.66,387.96,138.62,480.98,3998.51)



fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.35
opacity=0.4

fig1=ax.bar(index, moyenne_recent,bar_width, alpha=opacity,color='b',label='moyenne_recency')

fig2=ax.bar(index+bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=opacity, color='y', label='moyenne_frequency')

fig3=ax.bar(index+bar_width*2, moyenne_somme, bar_width, alpha=opacity, color='r', label='total_depense')




ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()


plt.bar(index, moyenne_recent, color='b', label='moyenne_recency')

plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('Moyennes')
plt.title('Représentation de la moyenne R des clusters')
plt.show()





fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig1=ax.bar(index, moyenne_recent_base, bar_width, color='b', label='moyenne_recency_base')

fig2=ax.bar(index+bar_width, moyenne_recent, bar_width, alpha=0.4, color='r', label='moyenne_recency_clusters')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Recency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()






fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig3=ax.bar(index, moyenne_freq_base, bar_width, color='b', label='moyenne_frequency_base')

fig4=ax.bar(index+bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=0.4, color='r', label='moyenne_frequency_clusters')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Frequency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()







fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig5=ax.bar(index, moyenne_somme_base, bar_width, color='b', label='moyenne_somme_base')

fig6=ax.bar(index+bar_width, moyenne_somme, bar_width, alpha=0.4, color='r', label='moyenne_somme_clusters')


ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Somme dépensée des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()




''' ----------------- graphe répartition des clusters suivant les algo Kmean et CAH  ------------ '''


labels = 'cluster 0','cluster 1', 'cluster 2', 'cluster 3', 'cluster 4' , 'cluster 5', 'cluster 6'

size_kmean=[744,460,137,282,392,512,1812]
size_cah=[683,549,1788,107,644,235,333]

fig1, ax1 =plt.subplots()

ax1.pie(size_kmean, labels=labels, shadow=True, autopct='%1.0f%%',startangle=-90)
ax1.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec K-mean')
plt.show()


fig2, ax2 = plt.subplots()

ax2.pie(size_cah, labels=labels, autopct='%1.0f%%',shadow=True)
ax2.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec CAH')
plt.show()




''' -------------------- graphe des minimums, maximums dépensés, ainsi que moyenne tps entre commande ------'''



minimum_depense=[5.28,8.20,757.63,7.03,15.08,7.50,8.13]
maximum_depense=[78.44,53.36,2566.04,52.15,38.89,68.93,173.26]
tps_commande=[233.16,14.73,24.88,243.00,3.41,20.37,167.40]

fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig_mini=ax.bar(index, minimum_depense, bar_width, color='b', label='minimum dépensé')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Minimum dépense')
ax.set_title('Représentation du minimum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()




fig_maxi=ax.bar(index, maximum_depense, bar_width, color='b', label='maximum dépensé')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Maximum dépense')
ax.set_title('Représentation du maximum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()


fig_tps=ax.bar(index, tps_commande, bar_width, color='b', label='tps commande')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Tps entre première et dernière commande')
ax.set_title('Représentation du temps entre la première et la dernière commande pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()

c7faac5cf375bfe1e67fbcc080cc5b16c29b9083
<mask token>

<mask token>
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
plt.bar(index, moyenne_recent, color='b', label='moyenne_recency')
plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('Moyennes')
plt.title('Représentation de la moyenne R des clusters')
plt.show()
<mask token>
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Recency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
<mask token>
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Frequency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
<mask token>
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Somme dépensée des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
<mask token>
ax1.pie(size_kmean, labels=labels, shadow=True, autopct='%1.0f%%',
    startangle=-90)
ax1.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec K-mean')
plt.show()
<mask token>
ax2.pie(size_cah, labels=labels, autopct='%1.0f%%', shadow=True)
ax2.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec CAH')
plt.show()
<mask token>
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Minimum dépense')
ax.set_title('Représentation du minimum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
<mask token>
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Maximum dépense')
ax.set_title('Représentation du maximum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
<mask token>
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Tps entre première et dernière commande')
ax.set_title(
    'Représentation du temps entre la première et la dernière commande pour chaque clusters'
    )
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

<mask token>
nbr_clusters = 7
index = np.arange(nbr_clusters)
moyenne_recent_base = 91.04, 91.04, 91.04, 91.04, 91.04, 91.04, 91.04
moyenne_freq_base = 90.51, 90.51, 90.51, 90.51, 90.51, 90.51, 90.51
moyenne_somme_base = (2048.22, 2048.22, 2048.22, 2048.22, 2048.22, 2048.22,
    2048.22)
<mask token>
moyenne_recent = 44.15, 218.4, 91.7, 59.39, 269.41, 125.91, 34.39
moyenne_freq = 75.27, 22.1, 5.35, 38.86, 11.77, 30.48, 162.6
moyenne_somme = 949.75, 299.47, 2828.66, 387.96, 138.62, 480.98, 3998.51
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.35
opacity = 0.4
fig1 = ax.bar(index, moyenne_recent, bar_width, alpha=opacity, color='b',
    label='moyenne_recency')
fig2 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=opacity,
    color='y', label='moyenne_frequency')
fig3 = ax.bar(index + bar_width * 2, moyenne_somme, bar_width, alpha=
    opacity, color='r', label='total_depense')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
plt.bar(index, moyenne_recent, color='b', label='moyenne_recency')
plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('Moyennes')
plt.title('Représentation de la moyenne R des clusters')
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig1 = ax.bar(index, moyenne_recent_base, bar_width, color='b', label=
    'moyenne_recency_base')
fig2 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_recent, bar_width, alpha=0.4,
    color='r', label='moyenne_recency_clusters')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Recency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig3 = ax.bar(index, moyenne_freq_base, bar_width, color='b', label=
    'moyenne_frequency_base')
fig4 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=0.4, color=
    'r', label='moyenne_frequency_clusters')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Frequency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig5 = ax.bar(index, moyenne_somme_base, bar_width, color='b', label=
    'moyenne_somme_base')
fig6 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_somme, bar_width, alpha=0.4, color
    ='r', label='moyenne_somme_clusters')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Somme dépensée des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
<mask token>
labels = ('cluster 0', 'cluster 1', 'cluster 2', 'cluster 3', 'cluster 4',
    'cluster 5', 'cluster 6')
size_kmean = [744, 460, 137, 282, 392, 512, 1812]
size_cah = [683, 549, 1788, 107, 644, 235, 333]
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(size_kmean, labels=labels, shadow=True, autopct='%1.0f%%',
    startangle=-90)
ax1.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec K-mean')
plt.show()
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.pie(size_cah, labels=labels, autopct='%1.0f%%', shadow=True)
ax2.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec CAH')
plt.show()
<mask token>
minimum_depense = [5.28, 8.2, 757.63, 7.03, 15.08, 7.5, 8.13]
maximum_depense = [78.44, 53.36, 2566.04, 52.15, 38.89, 68.93, 173.26]
tps_commande = [233.16, 14.73, 24.88, 243.0, 3.41, 20.37, 167.4]
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig_mini = ax.bar(index, minimum_depense, bar_width, color='b', label=
    'minimum dépensé')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Minimum dépense')
ax.set_title('Représentation du minimum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig_maxi = ax.bar(index, maximum_depense, bar_width, color='b', label=
    'maximum dépensé')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Maximum dépense')
ax.set_title('Représentation du maximum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig_tps = ax.bar(index, tps_commande, bar_width, color='b', label=
    'tps commande')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Tps entre première et dernière commande')
ax.set_title(
    'Représentation du temps entre la première et la dernière commande pour chaque clusters'
    )
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

<mask token>
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
<mask token>
nbr_clusters = 7
index = np.arange(nbr_clusters)
moyenne_recent_base = 91.04, 91.04, 91.04, 91.04, 91.04, 91.04, 91.04
moyenne_freq_base = 90.51, 90.51, 90.51, 90.51, 90.51, 90.51, 90.51
moyenne_somme_base = (2048.22, 2048.22, 2048.22, 2048.22, 2048.22, 2048.22,
    2048.22)
<mask token>
moyenne_recent = 44.15, 218.4, 91.7, 59.39, 269.41, 125.91, 34.39
moyenne_freq = 75.27, 22.1, 5.35, 38.86, 11.77, 30.48, 162.6
moyenne_somme = 949.75, 299.47, 2828.66, 387.96, 138.62, 480.98, 3998.51
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.35
opacity = 0.4
fig1 = ax.bar(index, moyenne_recent, bar_width, alpha=opacity, color='b',
    label='moyenne_recency')
fig2 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=opacity,
    color='y', label='moyenne_frequency')
fig3 = ax.bar(index + bar_width * 2, moyenne_somme, bar_width, alpha=
    opacity, color='r', label='total_depense')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
plt.bar(index, moyenne_recent, color='b', label='moyenne_recency')
plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('Moyennes')
plt.title('Représentation de la moyenne R des clusters')
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig1 = ax.bar(index, moyenne_recent_base, bar_width, color='b', label=
    'moyenne_recency_base')
fig2 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_recent, bar_width, alpha=0.4,
    color='r', label='moyenne_recency_clusters')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Recency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig3 = ax.bar(index, moyenne_freq_base, bar_width, color='b', label=
    'moyenne_frequency_base')
fig4 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=0.4, color=
    'r', label='moyenne_frequency_clusters')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Frequency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig5 = ax.bar(index, moyenne_somme_base, bar_width, color='b', label=
    'moyenne_somme_base')
fig6 = ax.bar(index + bar_width, moyenne_somme, bar_width, alpha=0.4, color
    ='r', label='moyenne_somme_clusters')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Somme dépensée des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
<mask token>
labels = ('cluster 0', 'cluster 1', 'cluster 2', 'cluster 3', 'cluster 4',
    'cluster 5', 'cluster 6')
size_kmean = [744, 460, 137, 282, 392, 512, 1812]
size_cah = [683, 549, 1788, 107, 644, 235, 333]
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(size_kmean, labels=labels, shadow=True, autopct='%1.0f%%',
    startangle=-90)
ax1.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec K-mean')
plt.show()
fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.pie(size_cah, labels=labels, autopct='%1.0f%%', shadow=True)
ax2.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec CAH')
plt.show()
<mask token>
minimum_depense = [5.28, 8.2, 757.63, 7.03, 15.08, 7.5, 8.13]
maximum_depense = [78.44, 53.36, 2566.04, 52.15, 38.89, 68.93, 173.26]
tps_commande = [233.16, 14.73, 24.88, 243.0, 3.41, 20.37, 167.4]
fig, ax = plt.subplots()
bar_width = 0.4
fig_mini = ax.bar(index, minimum_depense, bar_width, color='b', label=
    'minimum dépensé')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Minimum dépense')
ax.set_title('Représentation du minimum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig_maxi = ax.bar(index, maximum_depense, bar_width, color='b', label=
    'maximum dépensé')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Maximum dépense')
ax.set_title('Représentation du maximum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()
fig_tps = ax.bar(index, tps_commande, bar_width, color='b', label=
    'tps commande')
ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Tps entre première et dernière commande')
ax.set_title(
    'Représentation du temps entre la première et la dernière commande pour chaque clusters'
    )
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392', '5:512',
    '6:1812'))
ax.legend()
fig.tight_layout()
plt.show()

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov  1 17:00:04 2018

@author: Jérôme
"""

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt



"""------------------------------------------------------------------------------------"""
"""    Programme permettant le tracé de différents graphiques explicatifs :
        - représentation des variables RFM suivant les clusters
        - représentation d'autres variables ( min depense, max depense, tps commande
        - répartition du clustering                                                    """
"""------------------------------------------------------------------------------------"""



#nbr_clusters=6
nbr_clusters=7

index=np.arange(nbr_clusters)

moyenne_recent_base=(91.04,91.04,91.04,91.04,91.04,91.04,91.04)
moyenne_freq_base=(90.51,90.51,90.51,90.51,90.51,90.51,90.51)
moyenne_somme_base=(2048.22,2048.22,2048.22,2048.22,2048.22,2048.22,2048.22)

'''
moyenne_recent=(175.19,251.29,33.75,79.31,49.99,43.51)
moyenne_freq=(24.28,17.53,170.88,23.13,69.63,29.71)
moyenne_somme=(573.51,207.54,4020.42,1195.37,866.32,384.75)
'''
'''
moyenne_recent=(251.29,79.30,33.75,154.87,49.99,43.51,181.72)
moyenne_freq=(17.53,23.13,170.88,3.12,69.63,29.71,31.09)
moyenne_somme=(207.54,1195.37,4020.42,1073.58,866.32,384.75,412.82)
'''
moyenne_recent=(44.15,218.40,91.70,59.39,269.41,125.91,34.39)
moyenne_freq=(75.27,22.10,5.35,38.86,11.77,30.48,162.60)
moyenne_somme=(949.75,299.47,2828.66,387.96,138.62,480.98,3998.51)



fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.35
opacity=0.4

fig1=ax.bar(index, moyenne_recent,bar_width, alpha=opacity,color='b',label='moyenne_recency')

fig2=ax.bar(index+bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=opacity, color='y', label='moyenne_frequency')

fig3=ax.bar(index+bar_width*2, moyenne_somme, bar_width, alpha=opacity, color='r', label='total_depense')




ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()


plt.bar(index, moyenne_recent, color='b', label='moyenne_recency')

plt.xlabel('Clusters')
plt.ylabel('Moyennes')
plt.title('Représentation de la moyenne R des clusters')
plt.show()





fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig1=ax.bar(index, moyenne_recent_base, bar_width, color='b', label='moyenne_recency_base')

fig2=ax.bar(index+bar_width, moyenne_recent, bar_width, alpha=0.4, color='r', label='moyenne_recency_clusters')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Recency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()






fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig3=ax.bar(index, moyenne_freq_base, bar_width, color='b', label='moyenne_frequency_base')

fig4=ax.bar(index+bar_width, moyenne_freq, bar_width, alpha=0.4, color='r', label='moyenne_frequency_clusters')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Frequency des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()







fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig5=ax.bar(index, moyenne_somme_base, bar_width, color='b', label='moyenne_somme_base')

fig6=ax.bar(index+bar_width, moyenne_somme, bar_width, alpha=0.4, color='r', label='moyenne_somme_clusters')


ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Moyennes')
ax.set_title('Représentation de la moyenne Somme dépensée des clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()




''' ----------------- graphe répartition des clusters suivant les algo Kmean et CAH  ------------ '''


labels = 'cluster 0','cluster 1', 'cluster 2', 'cluster 3', 'cluster 4' , 'cluster 5', 'cluster 6'

size_kmean=[744,460,137,282,392,512,1812]
size_cah=[683,549,1788,107,644,235,333]

fig1, ax1 =plt.subplots()

ax1.pie(size_kmean, labels=labels, shadow=True, autopct='%1.0f%%',startangle=-90)
ax1.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec K-mean')
plt.show()


fig2, ax2 = plt.subplots()

ax2.pie(size_cah, labels=labels, autopct='%1.0f%%',shadow=True)
ax2.axis('equal')
plt.title('Répartition des clusters avec CAH')
plt.show()




''' -------------------- graphe des minimums, maximums dépensés, ainsi que moyenne tps entre commande ------'''



minimum_depense=[5.28,8.20,757.63,7.03,15.08,7.50,8.13]
maximum_depense=[78.44,53.36,2566.04,52.15,38.89,68.93,173.26]
tps_commande=[233.16,14.73,24.88,243.00,3.41,20.37,167.40]

fig, ax = plt.subplots()

bar_width=0.4

fig_mini=ax.bar(index, minimum_depense, bar_width, color='b', label='minimum dépensé')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Minimum dépense')
ax.set_title('Représentation du minimum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()




fig_maxi=ax.bar(index, maximum_depense, bar_width, color='b', label='maximum dépensé')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Maximum dépense')
ax.set_title('Représentation du maximum dépensé pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()


fig_tps=ax.bar(index, tps_commande, bar_width, color='b', label='tps commande')

ax.set_xlabel('Clusters')
ax.set_ylabel('Tps entre première et dernière commande')
ax.set_title('Représentation du temps entre la première et la dernière commande pour chaque clusters')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('0:744', '1:460', '2:137', '3:282', '4:392','5:512','6:1812'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()
