Présentation

Cette bibliothèque permet de faire de la modélisation de points expérimentaux très simplement en ajoutant seulement deux lignes de code dans votre programme Python.

Avec cette bibliothèque, vous pourrez :

• Afficher la courbe modélisée sur le graphique ainsi que son équation.
• Sélectionner avec le “lasso”, les points expérimentaux à utiliser pour la modélisation.
• Afficher/masquer un réticule en appuyant sur la touche “espace” du clavier.
• Afficher/masquer la légende en appuyant sur la touche “m” du clavier.
• Copier-coller le graphique avec les touches Ctrl+C et Ctrl V.

Description plus détaillée

Installation

Utilisez le gestionnaire de packages pip pour installer.

pip install modelisation

Dépendances

Les bibliothèques suivantes doivent être installées :

• matplotlib
• numpy
• scypy
• addcopyfighandler

Utilisation

import matplotlib.pyplot as plt      
import modelisation                
 
x = [0, 1e-3, 2e-3, 3e-3, 4e-3, 5e-3, 6e-3, 7e-3]  #  saisir les valeurs expérimentales de la grandeur en abscisse
y = [0, 0.221, 0.440, 0.665, 1.250, 1.105, 1.327, 1.550]  #  saisir les valeurs de la grandeur en ordonnée
plt.plot(x,y, color='red', marker='+', linestyle='none')  # Afficher les points
 
modelisation.modele("lineaire",x ,y) # modèles disponibles : "lineaire", "affine", "parabole", "exp_croissante", "exp_decroissante", "double_affine"
 
plt.show()

Options

Depuis la version 1.0, il est possible de personnaliser la modélisation. Exemple :

modelisation.modele("affine", x, y, color = "red", linestyle = 'solid', linewidth = 2.5)

Il est maintenant possible de récupérer les données de la modélisation dans le programme Python. Un exemple pour le modèle affine (y = ax + b) :

a, b = modelisation.modele("affine", x, y)

• la variable 'a' contient le coefficient directeur ;
• la variable 'b' contient l'ordonnée à l'origine.

Pour plus d'informations : Description plus détaillée

Auteur

© Stéphane LAURENT - 2024

Lycée Valin - La Rochelle (17) - France