{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": "[encoded data, 299556 characters]",
      "text/plain": [
       "<Figure size 1400x800 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "\n",
    "# Excel 파일 로드\n",
    "file_path = 'training_loss.xlsx'\n",
    "data = pd.read_excel(file_path, header=[0, 1])  # 첫번째 행은 모델, 두번째 행은 속성\n",
    "\n",
    "# Step이 300 이상인 데이터만 선택\n",
    "limit = 300\n",
    "\n",
    "# 모델별로 Step, Training Loss, Validation Loss 컬럼 추출\n",
    "models = list(set([col[0] for col in data.columns if 'Step' in col[1]]))\n",
    "\n",
    "# 그래프 생성\n",
    "fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(14, 8))\n",
    "\n",
    "# 색상 설정 (필요한 색상 수만큼 확장 가능)\n",
    "colors = ['#d62728', '#1f77b4', '#2ca02c', '#ff7f0e', '#9467bd', '#17becf', '#bcbd22']\n",
    "\n",
    "# 각 모델에 대해 Training Loss와 Validation Loss를 플롯\n",
    "for i, model in enumerate(models):\n",
    "    # 모델별로 Step, Training Loss, Validation Loss 데이터 추출\n",
    "    steps = data[(model, 'Step')]\n",
    "    training_loss = data[(model, 'Training Loss')]\n",
    "    validation_loss = data[(model, 'Validation Loss')]\n",
    "    \n",
    "    # Step이 300 이상인 데이터만 필터링\n",
    "    steps_filtered = steps[steps >= limit]\n",
    "    training_loss_filtered = training_loss[steps >= limit]\n",
    "    validation_loss_filtered = validation_loss[steps >= limit]\n",
    "    \n",
    "    # Training Loss는 실선, Validation Loss는 점선으로 플롯 (각 모델에 대해 다른 색상 사용)\n",
    "    ax1.plot(steps_filtered, training_loss_filtered, label=f'{model} - Training Loss', color=colors[i % len(colors)], linestyle='-', linewidth=2, zorder=1)\n",
    "    ax1.plot(steps_filtered, validation_loss_filtered, label=f'{model} - Validation Loss', color=colors[i % len(colors)], linestyle='--', linewidth=2, zorder=1)\n",
    "    \n",
    "    # 가장 작은 Validation Loss 지점에 마크 표시 (역삼각형, 투명도 추가, 테두리 추가, zorder 높게 설정)\n",
    "    min_val_loss_idx = validation_loss_filtered.idxmin()\n",
    "    min_step = steps_filtered.loc[min_val_loss_idx]\n",
    "    min_val_loss = validation_loss_filtered.loc[min_val_loss_idx]\n",
    "    \n",
    "    # 역삼각형 마커에 테두리 추가 및 zorder 설정\n",
    "    ax1.scatter(min_step, min_val_loss, color=colors[i % len(colors)], marker='v', s=100, alpha=0.7, edgecolors='black', linewidth=1.5, zorder=3)\n",
    "\n",
    "# 공통의 범례 항목으로 흰색 역삼각형 표시 추가\n",
    "ax1.scatter([], [], color='white', marker='v', s=100, edgecolors='black', linewidth=1.5, label='Min Val Loss', zorder=3)\n",
    "\n",
    "# X축과 Y축 그리드 추가\n",
    "ax1.grid(True, which='both', linestyle='--', linewidth=1.0, alpha=0.7)\n",
    "\n",
    "# 글자 크기 조정\n",
    "ax1.set_xlabel('Step', fontsize=24)\n",
    "ax1.set_ylabel('Loss', fontsize=24)\n",
    "ax1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=21)\n",
    "\n",
    "# 범례 설정\n",
    "ax1.legend(loc='upper right', fontsize=22)\n",
    "\n",
    "# 여백 조정\n",
    "plt.tight_layout()\n",
    "\n",
    "# 그래프 표시\n",
    "plt.show()\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "torch",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.10.14"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
