Funzioni utili per lab3
Project description
Come installare:
Aprire terminale e inserire pip install menzalib
FUNZIONI PER ERRORI DI MISURA
dRdig(R)
Computa l'errore sulla misura di resistenza del multimetro digitale
supponendo di utilizzare la scala appropriata per la misura
dVdig(V)
Computa l'errore sulla misura di ddp del multimetro digitale
supponendo di utilizzare la scala appropriata per la misura
dVosc(V)
Computa l'errore sulla misura di voltaggio dell'oscilloscopio,
supponendo di utilizzare la scala "coarse" appropriata per la misura
dtosc(t)
Computa l'errore sulla misura del tempo dell'oscilloscoppio
supponendo di utilizzare la scala "coarse" appropriata per la misura
dCdic(C,unit='nanofarad')
Calcola l'errore sulla misura della capacità del
multimetro digitale. Il parametro opzionale "unit" se cambiato porta la scala
da nanoFarad a Farad
FUNZIONI PROPAGAZIONE ERRORI
drapp(x, dx, y, dy)
Propaga l'errore su x/y
# Es: Calcolo dell'errore su (1 +- 0.1) / (2 +- 0.3)
>>> import menzalib as mz
>>> mz.drapp(1, 0.1, 2, 0.3)
array(0.09013878)
>>> mz.drapp([1,2,3], [0.1, 0.2, 0.3], 10, 0.5)
array([0.01118034, 0.02236068, 0.03354102])
dprod(x, dx, y, dy)
Propaga l'errore su x*y
# Es: Calcolo dell'errore su (1 +- 0.1) * (2 +- 0.3)
>>> import menzalib as mz
>>> mz.dprod(1, 0.1, 2, 0.3)
array(0.36055513)
>>> mz.prod([1,2,3], [0.1, 0.2, 0.3], 10, 0.5)
array([1.11803399, 2.23606798, 3.35410197])
dpoli(x, dx, a, da=0)
Propaga l'errore su x^a, di default l'errore sull'esponente è nullo
# Es: Calcolo dell'errore su (1 +- 0.1)^2
>>> import menzalib as mz
>>> mz.dpoli(1, 0.1, 2)
array(0.2)
>>> mz.poli([1,2,3], [0.1, 0.2, 0.3], 4)
array([ 0.4, 6.4, 32.4])
# Es: Calcolo dell'errore su 2^(3+-0.2)
>>> mz.dpoli(2, 0, 3, 0.2)
1.1090354888959124
dlog(x, dx, base="e")
Propaga l'errore sul logaritmo naturale di x
# Es: Calcolo dell'errore su log(1 +- 0.1)
>>> import menzalib as mz
>>> mz.dlog(1, 0.1)
0.1
>>> mz.dlog([1,2,3], [0.1, 0.2, 0.3])
array([0.1, 0.1, 0.1])
# Es: Errore su f(x) = log_10(1 +- 0.2) (base 10)
>>> mz.dlog(1, 0.2, 10)
0.08685889638065036
int_rette(popt1,popt2,pcov1,pcov2)
Calcola l'intersezione di due rette y=mx+q con errore sulla x
popt1,popt2: Parametri ottimali della retta dove popt[0]=q e popt[1]=m
pcov1,pcov2: Matrice di covarianza dei parametri della retta
FUNZIONI DI FIT
curve_fitdx(f, x, y, dx=None, dy=None, df=None, p0=None, nit=None, absolute_sigma=None)
Esegue il curve fit considerando anche gli errori sulla x, sintassi molto simile alla funzione curve_fit
di scipy
Restituisce parametri ottimali di fit e matrice di covarianza
In ordine i parametri sono:
- f : Funzione di fit nella forma f(x, popt)
- x : Variabile indipendente dove i dati sono misurati
- y : I dati dipendenti y=f(x, ...)
- dx: Opzionale, errori sulla x dei punti sperimentali, default=None
- dy: Opzionale, errori sulla y dei punti sperimentali, default=None
- df: Opzionale, derivata della funzione di fit, deve essere nella forma df(x, popt) default: derivata approssimata numericamente
- p0: Opzionale, parametri iniziali per la routine di curve_fit, default=None
- nit: Opzionale, numero massimo di cicli per propagare le incertezze efficaci, default=10
- absolute_sigma: Opzionale, per una spiegazione dettagliata vedere la pagina sulla funzione curve fit di scipy, default=False
- chi2pval: Opzionale, se chi2pval=True la funzione restituisce anche, in ordine: errore sui parametri ottimali, chi quadro, pvalue, default=False
chi2_pval(f, x, y, dy, popt, dx=None, df=None)
Calcola il chi2 e il pvalue di un fit di una funzione f con parametri ottimali popt, i parametri sono:
- f : Funzione di fit nella forma f(x, popt)
- x : Variabile indipendente dove i dati sono misurati
- y : I dati dipendenti y=f(x, ...)
- dy: Opzionale, errori sulla y dei punti sperimentali, default=None
- dx: Opzionale, errori sulla x dei punti sperimentali, default=None
- popt: Array con i parametri ottimali di fit
- dx: Opzionale, errori sulla x dei punti sperimentali, default=None
- df: Opzionale, derivata della funzione di fit, deve essere nella forma df(x, popt) default: derivata approssimata numericamente
- default: derivata approssimata numericamente
FUNZIONI LATEX
ns_tex(n,nrif)
Funzione della notazione scientifica di un singolo numero con un numero di riferimento nrif
ad esempio se nrif=500 e n=4896 stampa n con l'ordine di grandezza di nrif, cioè ritorna
48.96 X 10^2
ne_tex(x,dx)
Torna una stringa latex bellina con il valore x e l'errore
mat_tex(Matrice,titolo=None,file=None)
Stampa su terminale una matrice fatta di stringhe per latex
- Matrice: matrice fatta di stringhe contenente tutti i valori
- titolo: Opzionale, il titolo della tabella
- file: Opzionale, file in cui la matrice viene stampata (ATTENZIONE SOVRASCRIVE IL FILE!)
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