n = 1000e3 # nbre de traits du réseau / m
a = 1 / n
L = 2e-5  # longueur du réseau en m  # exagérement petit pour voir le graphique
N = n * L
I0 = 1
theta_0 = 0 * np.pi / 180  # en radians
Lambda = 650e-9
theta = np.linspace(-np.pi/2, np.pi/2, 1000000)
phi = 2 * np.pi / Lambda * a * (np.sin(theta_0) - np.sin(theta))

# Intensité lumineuse réseau
I = I0 * (np.sin(N * phi / 2) / np.sin(phi / 2))**2

# Intensité lumineuse interférence à 2 ondes
I2 = N**2 * I0 / 2 * (1 + np.cos(phi))

# Représentation graphique
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.plot(np.sin(theta), I, label='interférences à N ondes')
#plt.plot(np.sin(theta), I2, label='interférences à 2 ondes')
plt.annotate('', xy=(-0.04, 10), xytext=(0.04, 10), arrowprops=dict(arrowstyle='|-|', color='darkorange', lw=2))
plt.annotate(r'$\frac{\lambda}{L}$', xy=(-0.04, 25), xytext=(0.06, 25), color='darkorange', fontsize=15)
plt.annotate('Ordre -1', xy=(-0.6, 300), xytext=(-0.6, 300), color='black', fontsize=12)
plt.annotate('Ordre 0', xy=(0.05, 300), xytext=(0.05, 300), color='black', fontsize=12)
plt.annotate('Ordre 1', xy=(0.7, 300), xytext=(0.7, 300), color='black', fontsize=12)
plt.xticks([np.sin(theta_0) - Lambda/a, np.sin(theta_0), np.sin(theta_0) + Lambda/a], [r'$-sin(\theta_0)\frac{\lambda}{a}$', r'$sin(\theta_0)$', r'$sin(\theta_0)\frac{\lambda}{a}$'])
plt.yticks([N**2 * I0], [r'$N^2 I_0$'])
plt.xlabel(r'$sin(\theta)$')
plt.ylabel('Intensité lumineuse')
plt.title('Intensité lumineuse en fonction de l\'angle de sortie')
# plt.legend()
plt.show()

# Données
Lambda = np.array([]) * 10**-9 # en nm - à vérifier avec spectro (ici jaune, vert clair, vert foncé atténué, bleu-vert atténué, indigo, violet atténué)
x = np.array([]) * 10**-3  # en m - distance entre la raie considérée et la tache centrale. attention à aller dans l'ordre des longueurs d'ondes définies au dessus
ux = 5e-3  # en m

# Graphique
a_moy, a_sig, b_moy, b_sig = montecarlo(Lambda * 10**9, x*10**2, 0, ux*10**2, N_mc=100)  # a_moy = kD/a
plt.xlabel(r'$\lambda$' + ' (en nm)')
plt.ylabel('x (en cm)')
plt.title('Longueur d\'onde en fonction du déplacement')
plt.show()

# Nombre de traits par unité de longueur du réseau
p = 1
D = 147e-2  # en m
uD = 1e-2  # en m
n = a_moy * 10**7 / (p * D)  # 10**7 pour avoir a_moy en considérant x en cm et lambda en nm
un = n * np.sqrt((a_sig*10**7/(a_moy * 10**7))**2 + (uD/D)**2)
print('Le nombre de traits par unité de longueur du réseau est: n = ', np.round(n * 10**-3, 0), '(+/-)', np.round(un * 10**-3, 0), 'traits/mm')
#print('Soit: n = ', np.round(n * 10**-3, 0), '(+/-)', np.round(un * 10**-3, 0), 'traits/mm')

# Coordonnées du point trouvé
x_r = 35 # en cm - position de la nouvelle raie par rapport au centre de la figure de diffraction. 
ux_r = 0.5  # en cm
Lambda_r = find_coord(x_r, a_moy, b_moy)
uLambda_r = Lambda_r * np.sqrt((ux_r/x_r)**2 + (a_sig/a_moy)**2)
print('La longueur d\'onde recherchée est: lambda = ' + str(np.round(Lambda_r, 0)) + ' (+/-) ' + str(np.round(uLambda_r)) + ' nm')

# Graphique
plt.figure()
plt.plot(Lambda*10**9, x*10**2, 'o')  # Points de mesure
plt.plot(np.linspace(350, 800), a_moy * np.linspace(350, 800) + b_moy)  # Courbe d'étalonnage
plt.plot(Lambda_r, x_r,'og', markersize = 10) # mesure prise en direct
plt.plot(np.linspace(350, Lambda_r), x_r * np.ones(50), linestyle='--', color='grey')  # Ligne horizontale
plt.plot(Lambda_r * np.ones(50), np.linspace(4, x_r), linestyle='--', color='grey')  # Ligne horizontale
plt.xlabel(r'$\lambda$' + ' (en nm)')
plt.ylabel('x (en cm)')
plt.title('Longueur d\'onde en fonction du déplacement')
plt.xlim([350, 650])
plt.ylim([20, 50])
plt.show()