Modéliser des points expérimentaux
Project description
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.
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
Project details
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.
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- Download URL: modelisation-1.0-py3-none-any.whl
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- Size: 5.8 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.9.5
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
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SHA256 | eca5a53dfd5a4c9f8fbd5e04eab3321b1c5f01b9541b719b1a58cf67ac3390cf |
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