library(tidyverse)
sonad=read_csv("http://www.tlu.ee/~jaagup/andmed/keel/kunglarahvas_lambipirn_pikkused_haalikud.txt")
library(gganimate)
library(gifski)
library(png)

sonad %>% filter(taishaalikuid<6) %>% 
  summarise(thkogus=sum(taishaalikuid), sh=sum(sulghaalikuid)) %>%
  gather(haalikud, kogus) %>% 
  ggplot(aes(haalikud, kogus)) + geom_col()
library(glue)
pildid <- sonad %>% filter(taishaalikuid<6) %>% 
  group_by(taishaalikuid) %>%
  summarise(thkogus=sum(taishaalikuid), sh=sum(sulghaalikuid)) %>%
  gather(haalikud, kogus, -taishaalikuid) %>% 
  ggplot(aes(haalikud, kogus)) + geom_col() + 
    transition_states(taishaalikuid) +
    ggtitle('Täishäälikuid {closest_state} {frame}') 
    
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )

sonad %>% mutate(thosa=taishaalikuid/sonapikkus)
sonad %>% summarise(thosa=sum(taishaalikuid)/sum(sonapikkus))
sonad %>% group_by(lugu) %>% summarise(thosa=sum(taishaalikuid)/sum(sonapikkus))
sonad %>% group_by(lugu) %>% 
  summarise(thosa=sum(taishaalikuid)/sum(sonapikkus),
            shosa=sum(sulghaalikuid)/sum(sonapikkus))

tabel=sonad %>% group_by(lugu) %>% 
  summarise(thosa=sum(taishaalikuid)/sum(sonapikkus),
            shosa=sum(sulghaalikuid)/sum(sonapikkus))
tabel
pildid=tabel %>% gather(haalikud, osakaal, -lugu) %>%
   ggplot(aes(haalikud, osakaal)) + geom_col() +
    transition_states(lugu) + ggtitle("{closest_state}") 
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )


tekstid=read_csv("http://www.tlu.ee/~jaagup/andmed/keel/korpus/dokkoik.txt")
tekstid %>% filter(S>0, keeletase %in% c("A2", "B1", "B2", "C1")) %>% 
   group_by(keeletase) %>% summarise(keskS=mean(S), keskV=mean(V))


tekstid %>% filter(S>0, keeletase %in% c("A2", "B1", "B2", "C1")) %>% 
  group_by(keeletase) %>% summarise(keskS=mean(S), keskV=mean(V)) %>%
  ggplot(aes(keskS, keskV)) + geom_point()

pildid=tekstid %>% filter(S>0, keeletase %in% c("A2", "B1", "B2", "C1")) %>% 
  group_by(keeletase) %>% summarise(keskS=mean(S), keskV=mean(V)) %>%
  ggplot(aes(keskS, keskV)) + geom_point() + 
    transition_states(keeletase) + ggtitle("{closest_state}")
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )


pildid=tekstid %>% na.omit() %>% 
  filter(S>0, keeletase %in% c("A2", "B1", "B2", "C1")) %>% 
  group_by(keeletase, sugu) %>% summarise(keskS=mean(S), keskV=mean(V)) %>%
  ggplot(aes(keskS, keskV, label=sugu)) + geom_text() + 
  transition_states(keeletase) + ggtitle("{closest_state}")
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )


pildid=tekstid %>% na.omit() %>% 
  filter(S>0, keeletase %in% c("A2", "B1", "B2", "C1")) %>% 
  group_by(keeletase, emakeel) %>% summarise(keskS=mean(S), keskV=mean(V)) %>%
  ggplot(aes(keskS, keskV, label=emakeel)) + geom_text() + 
  transition_states(keeletase) + ggtitle("{closest_state}")
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )

pildid=tekstid %>% na.omit() %>% 
  filter(S>0, tahti<1000, keeletase %in% c("A2", "B1", "B2", "C1")) %>% 
  mutate(pikkusklass=round(tahti/50)) %>%
  group_by(pikkusklass) %>% summarise(keskS=mean(S), keskV=mean(V)) %>%
  ggplot(aes(keskS, keskV)) + geom_point() + 
  transition_states(pikkusklass) + ggtitle("{closest_state}")
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )

#Muutke nõnda, et igal pildil oleks iga keeletaseme keskmine eraldi näha

pildid=tekstid %>% na.omit() %>% 
  filter(S>0, tahti<1000, keeletase %in% c("A2", "B1", "B2", "C1")) %>% 
  mutate(pikkusklass=round(tahti/50)) %>%
  group_by(pikkusklass, keeletase) %>% summarise(keskS=mean(S), keskV=mean(V)) %>%
  ggplot(aes(keskS, keskV, label=keeletase)) + geom_text() + 
  transition_states(pikkusklass) + ggtitle("{closest_state}")
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )

noodid=read_csv("http://www.tlu.ee/~jaagup/andmed/muu/muusika/regiviisid.txt")
noodid %>% select(P1:P16)
noodid %>% group_by(P16) %>% summarise(kogus=n()) %>% 
  arrange(-kogus) %>% head(4)

#Filtreerige välja ainult P1=="g" viisid, näidake, millist lõpunooti mitu korda on

noodid %>% filter(P1=="2d") %>% group_by(P16) %>% summarise(kogus=n()) %>% 
  arrange(-kogus) %>% head(4)

noodid %>% unite("viimased", c(P15, P16)) %>%
    group_by(viimased) %>% summarise(kogus=n()) %>% arrange(-kogus)

noodid %>% unite("viimased", P13:P16) %>%
  group_by(viimased) %>% summarise(kogus=n()) %>% arrange(-kogus)

noodid %>% filter(P1=="2d") %>% unite("viimased", P13:P16) %>%
  group_by(viimased) %>% summarise(kogus=n()) %>% arrange(-kogus)


noodid %>% group_by(P16) %>% summarise(kogus=n()) %>% 
  arrange(-kogus) %>% head(6)

noodid %>% group_by(P1) %>% summarise(kogus=n()) %>% 
  arrange(-kogus) %>% head(6)

library(gganimate)

tavalised=c("g", "a", "h", "2c", "2d")
pildid=noodid %>% filter(P1 %in% tavalised, P16 %in% tavalised) %>%
   group_by(P1, P16) %>% summarise(kogus=n()) %>%
   ggplot(aes(P16, kogus)) + geom_col() +
     transition_states(P1) + ggtitle("{closest_state}")
pildid %>% animate(renderer=gifski_renderer() )