mech-lab-tools 0.1.0

Toolbox Python per l'analisi dati del laboratorio di meccanica

mech-lab-tools

Toolbox Python per l'analisi dei dati di laboratorio di meccanica.

L'obiettivo del progetto e' raccogliere in un unico package le utility che tornano spesso nei notebook di laboratorio: caricamento CSV, statistiche descrittive e pesate, istogrammi e fit lineare con incertezze.

Lo stato attuale e' ancora Alpha: il package e' gia' utilizzabile per casi semplici, ma l'API non va considerata stabile.

Cosa c'e' oggi

Il package espone direttamente:

• load_csv
• median
• weighted_mean
• variance
• covariance
• standard_deviation
• histogram
• lin_fit

I moduli attualmente presenti in src/mech_lab_tools sono:

• io_utils.py: lettura CSV con gestione di separatori, decimali, colonne richieste e missing values
• stats_utils.py: funzioni statistiche di base, anche con pesi
• plot_utils.py: istogrammi con media e banda ±1σ
• fit_utils.py: fit lineare pesato con residui, incertezze sui parametri e grafico opzionale

Struttura del progetto

mech-lab-tools/
├── src/mech_lab_tools/   # package Python
├── tests/                # test pytest
├── notebooks/            # notebook di prova e dimostrazione
├── docs/                 # documentazione LaTeX e PDF
├── data/reference/       # dataset di riferimento per test/esempi
├── figures/              # figure esportate
├── tools/                # script di supporto
├── pyproject.toml        # metadata del package
└── Makefile              # comandi di setup e documentazione

Requisiti

• Python >= 3.12
• git
• lualatex, latexmk e pygmentize solo se vuoi ricompilare la documentazione

Installazione rapida

Clona il repository ed entra nella directory:

git clone https://github.com/giancarmine-sparso/mech-lab-tools
cd mech-lab-tools

Crea il virtualenv e installa il package con le dipendenze di sviluppo:

make setup

Questo installa anche gli strumenti usati per il check pre-release (build e twine).

Se vuoi attivare l'ambiente manualmente:

source .venv/bin/activate

Esempio minimo

from mech_lab_tools import lin_fit, load_csv, weighted_mean

df = load_csv("data/reference/test_misure.csv", sep=",", decimal=".")

x = df["misura_n"].to_numpy(dtype=float)
y = df["lunghezza_mm"].to_numpy(dtype=float)
sigma_y = df["sigma_mm"].to_numpy(dtype=float)

y_bar = weighted_mean(y, 1 / sigma_y**2)

fit = lin_fit(
    x=x,
    y=y,
    sigma_y=sigma_y,
    xlabel="numero misura",
    ylabel="lunghezza [mm]",
    plot=False,
)

print("media pesata:", y_bar)
print("pendenza:", fit["m"])

Documentazione

La documentazione del package e' in docs/main.pdf.

Per ricompilarla:

make docs

Il target usa minted, quindi richiede anche pygmentize disponibile nel PATH.

Le sezioni attualmente documentate sono:

• io_utils
• stats_utils
• plot_utils
• fit_utils

Check pre-release

Per eseguire il gate completo di release PyPI in locale:

make release-check

Il comando esegue test, compileall, pip check, build di sdist e wheel, validazione con twine check e smoke test degli import a partire dalla wheel generata.

Comandi utili

Target	Descrizione
make setup	Crea il virtualenv e installa il package in editable mode con dipendenze dev
make venv	Crea solo il virtualenv
make install	Installa il package locale e le dipendenze
make test	Esegue l'intera suite pytest
make dist	Genera sdist e wheel in dist/
make twine-check	Valida gli artifact generati con twine check
make release-check	Esegue il gate completo pre-release per PyPI
make check-tex	Verifica i prerequisiti LaTeX
make docs	Compila la documentazione PDF
make docs-clean	Rimuove i file temporanei LaTeX
make dist-clean	Rimuove gli artifact Python di build
make clean	Esegue la pulizia generale

Note

• I notebook in notebooks/ sono esempi di utilizzo e test esplorativi, non documentazione API stabile.