zz-tools 0.3.1.post1

MCGT utilities

MCGT : Modèle de la Courbure Gravitationnelle du Temps

Corpus scientifique structuré (10 chapitres LaTeX) + scripts, données, figures et manifestes assurant la reproductibilité de bout en bout.

• Langue du dépôt : Français
• Python : 3.9 → 3.13 (CI principale sur 3.12)
• Licence : MIT (cf. LICENSE)
• Sous-projet Python : zz-tools (utilitaires MCGT)

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Sommaire

1. Objectifs & périmètre
2. Arborescence minimale
3. Installation (venv ou conda)
4. Variables transverses
5. Reproduire les résultats (quickstart)
6. Données, figures & manifestes
7. Qualité & CI
8. Tests
9. Publication & empaquetage
10. Licence, remerciements, citation

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1) Objectifs & périmètre

MCGT regroupe :

• Chapitres LaTeX (conceptuel + détails) : bases théoriques et résultats.
• Scripts (zz-scripts/) : génération de données et tracés.
• Données (zz-data/) et figures (zz-figures/) nommées canoniquement.
• Manifeste (zz-manifests/) : inventaire des artefacts + rapports de cohérence.
• Schémas (zz-schemas/) : validation JSON/CSV.
• Utilitaires Python (zz-tools/) : IO, conventions, métriques simples.

Ce README donne un chemin rapide vers l’installation, la reproduction, la validation et la publication. Le détail exhaustif des pipelines est dans README-REPRO.md.

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2) Arborescence minimale

MCGT/
├─ main.tex
├─ README.md
├─ README-REPRO.md
├─ RUNBOOK.md
├─ conventions.md
├─ LICENSE
├─ zz-configuration/
│  └─ mcgt-global-config.ini (et .template)
├─ zz-scripts/
│  └─ chapter{01..10}/...
├─ zz-data/
│  └─ chapter{01..10}/...
├─ zz-figures/
│  └─ chapter{01..10}/...
├─ zz-manifests/
│  ├─ manifest_master.json
│  ├─ manifest_publication.json
│  ├─ manifest_report.md
│  └─ diag_consistency.py
├─ zz-schemas/
│  └─ *.schema.json, validate_*.py, consistency_rules.json
└─ zz-tools/
   ├─ pyproject.toml  (version ≥ 0.2.99)
   └─ zz_tools/
      ├─ __init__.py
      └─ common_io.py

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3) Installation

Option A — venv + pip

python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt

Option B — conda/mamba

mamba env create -f environment.yml   # ou: conda env create -f environment.yml
conda activate mcgt

Utilitaires zz-tools (facultatif si non inclus dans requirements.txt)

pip install zz-tools

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4) Variables transverses

export MCGT_CONFIG=zz-configuration/mcgt-global-config.ini
# optionnel (recommandé)
export MCGT_RULES=zz-schemas/consistency_rules.json

Conventions d’unités (rappel) : fréquence f_Hz (Hz), angles en radians (_rad), multipôles ell, distances dist (Mpc). Voir conventions.md.

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5) Reproduire les résultats (quickstart)

Le guide complet est dans README-REPRO.md. Ci-dessous, deux pipelines courants.

5.1 Chapitre 09 — Phase d’ondes gravitationnelles

# (0) Générer la référence si besoin
python zz-scripts/chapter09/extract_phenom_phase.py \
  --out zz-data/chapter09/09_phases_imrphenom.csv

# (1) Prétraitement + résidus
python zz-scripts/chapter09/generate_data_chapter09.py \
  --ref zz-data/chapter09/09_phases_imrphenom.csv \
  --out-prepoly zz-data/chapter09/09_phases_mcgt_prepoly.csv \
  --out-diff    zz-data/chapter09/09_phase_diff.csv \
  --log-level INFO

# (2) Optimisation base/degré + rebranch k
python zz-scripts/chapter09/opt_poly_rebranch.py \
  --csv zz-data/chapter09/09_phases_mcgt_prepoly.csv \
  --meta zz-data/chapter09/09_metrics_phase.json \
  --fit-window 30 250 --metrics-window 20 300 \
  --degrees 3 4 5 --bases log10 hz --k-range -10 10 \
  --out-csv  zz-data/chapter09/09_phases_mcgt.csv \
  --out-best zz-data/chapter09/09_best_params.json \
  --backup --log-level INFO

# (3) Figures
python zz-scripts/chapter09/plot_fig01_phase_overlay.py \
  --csv  zz-data/chapter09/09_phases_mcgt.csv \
  --meta zz-data/chapter09/09_metrics_phase.json \
  --out  zz-figures/chapter09/fig_01_phase_overlay.png \
  --shade 20 300 --show-residual --dpi 300
python zz-scripts/chapter09/plot_fig02_residual_phase.py \
  --csv  zz-data/chapter09/09_phases_mcgt.csv \
  --meta zz-data/chapter09/09_metrics_phase.json \
  --out  zz-figures/chapter09/fig_02_residual_phase.png \
  --bands 20 300 300 1000 1000 2000 --dpi 300
python zz-scripts/chapter09/plot_fig03_hist_absdphi_20_300.py \
  --csv  zz-data/chapter09/09_phases_mcgt.csv \
  --meta zz-data/chapter09/09_metrics_phase.json \
  --out  zz-figures/chapter09/fig_03_hist_absdphi_20_300.png \
  --mode principal --bins 50 --window 20 300 --xscale log --dpi 300

5.2 Chapitre 10 — Monte Carlo global 8D

# (1) Config
cat zz-data/chapter10/10_mc_config.json

# (2) Échantillonnage et évaluation
python zz-scripts/chapter10/generate_data_chapter10.py \
  --config zz-data/chapter10/10_mc_config.json \
  --out-results zz-data/chapter10/10_mc_results.csv \
  --out-results-circ zz-data/chapter10/10_mc_results.circ.csv \
  --out-samples zz-data/chapter10/10_mc_samples.csv \
  --log-level INFO

# (3) Diagnostics
python zz-scripts/chapter10/add_phi_at_fpeak.py \
  --results zz-data/chapter10/10_mc_results.circ.csv \
  --out     zz-data/chapter10/10_mc_results.circ.with_fpeak.csv
python zz-scripts/chapter10/inspect_topk_residuals.py \
  --results zz-data/chapter10/10_mc_results.csv \
  --jalons  zz-data/chapter10/10_mc_milestones_eval.csv \
  --out-dir zz-data/chapter10/topk_residuals
python zz-scripts/chapter10/bootstrap_topk_p95.py \
  --results zz-data/chapter10/10_mc_results.csv \
  --topk-json zz-data/chapter10/10_mc_best.json \
  --out-json  zz-data/chapter10/10_mc_best_bootstrap.json \
  --B 1000 --seed 12345

# (4) Figures
python zz-scripts/chapter10/plot_fig01_iso_p95_maps.py        --out zz-figures/chapter10/fig_01_iso_p95_maps.png
python zz-scripts/chapter10/plot_fig02_scatter_phi_at_fpeak.py --out zz-figures/chapter10/fig_02_scatter_phi_at_fpeak.png
python zz-scripts/chapter10/plot_fig03_convergence_p95_vs_n.py --out zz-figures/chapter10/fig_03_convergence_p95_vs_n.png
python zz-scripts/chapter10/plot_fig03b_bootstrap_coverage_vs_n.py --out zz-figures/chapter10/fig_03b_coverage_bootstrap_vs_n_hires.png
python zz-scripts/chapter10/plot_fig04_scatter_p95_recalc_vs_orig.py --out zz-figures/chapter10/fig_04_scatter_p95_recalc_vs_orig.png
python zz-scripts/chapter10/plot_fig05_hist_cdf_metrics.py     --out zz-figures/chapter10/fig_05_hist_cdf_metrics.png
python zz-scripts/chapter10/plot_fig06_residual_map.py         --out zz-figures/chapter10/fig_06_heatmap_absdp95_m1m2.png
python zz-scripts/chapter10/plot_fig07_synthesis.py            --out zz-figures/chapter10/fig_07_summary_comparison.png

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6) Données, figures & manifestes

• Données : zz-data/chapterXX/ — CSV/DAT/JSON ; colonnes et unités documentées dans conventions.md.
• Figures : zz-figures/chapterXX/ — PNG (300 dpi mini), noms fig_XX_*.
• Manifestes : inventaire, rapports et corrections :
  • zz-manifests/manifest_master.json (source maître)
  • zz-manifests/manifest_publication.json (sous-ensemble public)
  • zz-manifests/diag_consistency.py (audit; options --report md, --fix)

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7) Qualité & CI

Workflows principaux (GitHub Actions) :

• sanity-main.yml : diagnostics quotidiens et sur push
• ci-pre-commit.yml : format/linters
• ci-yaml-check.yml : validation YAML
• release-publish.yml : build + publication (artefacts/wheel)

Référence : docs/CI.md.

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8) Tests

pytest -q

Tests rapides disponibles pour zz-tools (imports, CLI, API publique, IO et figures de base).

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9) Publication & empaquetage

Paquet zz-tools

sed -i 's/^version\s*=\s*".*"/version = "0.2.99"/' pyproject.toml
python -m build
twine check dist/*

Contrôle du contenu des artefacts :

WHEEL=$(ls -1 dist/*.whl | tail -n1)
python - <<PY
import sys, zipfile
w=sys.argv[1]
with zipfile.ZipFile(w) as z:
    meta=[n for n in z.namelist() if n.endswith("METADATA")][0]
    t=z.read(meta).decode("utf-8","ignore")
    print("\n".join([l for l in t.splitlines() if l.startswith(("Metadata-Version","Name","Version","Requires-Python","Requires-Dist"))]))
PY "$WHEEL"

unzip -Z1 "$WHEEL" | grep -E '\.bak$|\.env$|\.pem$|\.key$|(^|/)zz-figures/|(^|/)zz-data/' || echo "OK wheel clean"
SDIST=$(ls -1 dist/*.tar.gz | tail -n1)
tar -tzf "$SDIST" | grep -E '\.venv|\.env$|\.pem$|\.key$|(^|/)zz-out/|(^|/)\.ci-|(^|/)\.ruff_cache' || echo "OK sdist clean"

Tag & push :

git add -A
git commit -m "release: zz-tools 0.2.99"
git tag v0.2.99
git push origin HEAD --tags

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10) Licence, remerciements, citation

• Licence : MIT (cf. LICENSE).
• Contact scientifique : responsable MCGT.
• Contact technique : mainteneur CI/scripts.

Pour citer : MCGT — Modèle de Courbure Gravitationnelle Temporelle, v0.2.99, 2025.

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Citation

Si vous utilisez MCGT, merci de citer la version DOI : 10.5281/zenodo.15186836. Voir aussi CITATION.cff.

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▶ Guide de reproduction rapide : docs/README-REPRO.md

ci-nudge

ci-nudge-2

ci-nudge-3

ci-nudge-pypi

ci-nudge-pypi

ci-nudge-pypi

Installation

pip install zz-tools

Reproductibilité

Voir zz-manifests/manifest_publication.json et le script zz-manifests/diag_consistency.py (0 erreur attendu).

Licence

Code: MIT. Données/figures: voir en-têtes ou LICENSE-data le cas échéant.

Utilisation rapide

bash\npython -m zz_tools --help\n\n

Citation

Citez : Lalumière, J.-P. (MCGT). DOI/Zenodo (à compléter).

Overview

Instantané minimal de publication (manifeste propre, figures référencées).

Usage

Scripts et manifestes dans zz-*. Voir zz-manifests/diag_consistency.py --help.

License

Code MIT, données/figures CC BY 4.0 (voir LICENSE, LICENSE-data).

Reproducibility

Rebuild best-effort; voir workflows CI et README-REPRO si présent.

Installation (depuis TestPyPI)

pip install --index-url https://test.pypi.org/simple \
            --extra-index-url https://pypi.org/simple \
            zz-tools==0.3.1