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bts:python:ajustement

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bts:python:ajustement [2022/10/18 20:51] – ↷ Page déplacée de mm:mm1:python:ajustement à bts:python:ajustement goupillwikibts:python:ajustement [2022/10/19 22:58] (Version actuelle) – goupillwiki
Ligne 5: Ligne 5:
   * extraire les données du fichier,   * extraire les données du fichier,
   * afficher le nuage de point,   * afficher le nuage de point,
-  * l'ajustement affine ne sera pas possible → faire un changement de variable,+  * l'ajustement affine ne sera pas possible → faire un changement de variable,
   * calculer les indicateurs statistiques (//variance, covariance...//)   * calculer les indicateurs statistiques (//variance, covariance...//)
   * calculer les paramètres de l'ajustement    * calculer les paramètres de l'ajustement 
Ligne 18: Ligne 18:
 On a exploité une résistance à coefficient de température négatif -- **CTN** -- c'est à dire, une résistance dont la valeur diminue quand la température augmente. On peut par exemple s'en servir pour faire un capteur de température. On a exploité une résistance à coefficient de température négatif -- **CTN** -- c'est à dire, une résistance dont la valeur diminue quand la température augmente. On peut par exemple s'en servir pour faire un capteur de température.
  
-Pour différentes températures on a relevé les valeurs présentes dans le fichier {{ :mm:mm1:python:ctn_data.csv |}}+Pour différentes températures on a relevé les valeurs présentes dans le fichier {{ :bts:python:ctn_data.csv |}}
  
 Voici un aperçu du contenu (10 premières lignes) : Voici un aperçu du contenu (10 premières lignes) :
Ligne 30: Ligne 30:
 <code lang-none> <code lang-none>
 T(°C),R T(°C),R
-2,3478.9487046262702 +2,3478.9 
-0,3886.961821736105 +0,3887.0 
-3,3236.997949311431 +3,3237.0 
-0,3965.12527933256 +0,3965.1 
-1,3600.6339971615394 +1,3600.6 
-5,2911.7962964302146 +5,2911.8 
-6,2645.7707758858587 +6,2645.8 
-9,2165.5694928928533 +9,2165.6 
-6,2576.0119152922257+6,2576.0
 </code> </code>
  
Ligne 87: Ligne 87:
 ''scatter'' permet de tracer un nuage de point. On ajoute à la fin : ''scatter'' permet de tracer un nuage de point. On ajoute à la fin :
  
-<code python linenums:15>   +<code python linenums:15>
 plt.scatter(liste_t, liste_r) plt.scatter(liste_t, liste_r)
 plt.show() plt.show()
Ligne 108: Ligne 108:
 Au début : Au début :
  
-<code python linenums:1>   +<code python linenums:1>
 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt
 from math import log, exp from math import log, exp
Ligne 115: Ligne 115:
 Puis à la fin : Puis à la fin :
  
-<code python linenums:16>   +<code python linenums:16>
 liste_y = [log(r) for r in liste_r] liste_y = [log(r) for r in liste_r]
 liste_x = [1/(t + 273.15) for t in liste_t] liste_x = [1/(t + 273.15) for t in liste_t]
Ligne 132: Ligne 132:
 On cherche la droite d'équation $y = a\cdot x + b$ où $a = \dfrac{cov(x,y)}{var(x)}$ et $b = \overline{y} - a \cdot \overline{x}$. On cherche aussi $r^2 = \dfrac{cov(x,y)^2}{var(x)\cdot var(y)}$ On cherche la droite d'équation $y = a\cdot x + b$ où $a = \dfrac{cov(x,y)}{var(x)}$ et $b = \overline{y} - a \cdot \overline{x}$. On cherche aussi $r^2 = \dfrac{cov(x,y)^2}{var(x)\cdot var(y)}$
  
-Nous devons donc calculer $cov(x,y)$, $var(x)$, $\overline{x}$, $overline{y}$.+Nous devons donc calculer $cov(x,y)$, $var(x)$, $\overline{x}$, $\overline{y}$.
  
 Je vous propose cette fonction pour la moyenne : Je vous propose cette fonction pour la moyenne :
Ligne 224: Ligne 224:
 t_modele = [t for t in range(100)] t_modele = [t for t in range(100)]
 r_modele = [R(t) for t in t_modele] r_modele = [R(t) for t in t_modele]
-plt.scatter(liste_t, liste_r, label='expériece')+plt.scatter(liste_t, liste_r, label='expérience')
 plt.plot(t_modele, r_modele, 'r', label='modèle') # 'r': en rouge plt.plot(t_modele, r_modele, 'r', label='modèle') # 'r': en rouge
 plt.legend() # affiche une légende plt.legend() # affiche une légende
bts/python/ajustement.1666119106.txt.gz · Dernière modification : de goupillwiki