mespy 0.2.2

Toolbox Python per l'analisi dei dati di laboratorio

mespy

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/mespy 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

mespy/
├── src/mespy/            # 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
• font richiesti dalla build docs: Libertinus Serif, Libertinus Math, Libertinus Sans, JetBrains Mono, Inter Display

Installazione rapida

Clona il repository ed entra nella directory:

git clone https://github.com/giancarmine-sparso/mespy
cd mespy

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 mespy 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. Inoltre il sorgente LaTeX usa i font Libertinus Serif, Libertinus Math, Libertinus Sans, JetBrains Mono e Inter Display. make check-tex verifica i comandi necessari e, se fc-match e' disponibile nel sistema, controlla anche la presenza di questi font.

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	Rigenera da zero sdist e wheel in dist/
make twine-check	Valida solo gli artifact della versione corrente
make upload	Carica su PyPI solo gli artifact della versione corrente
make release-check	Esegue il gate completo pre-release per PyPI
make check-tex	Verifica i prerequisiti LaTeX e, se possibile, i font richiesti
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.