Indépendance vis-à-vis du degré des pôlynomes.

S2/TP4/analyse_en_moyenne.py

@@ -19,10 +19,14 @@ http://www.fil.univ-lille1.fr/~L1S2API/CoursTP/tp4_tri.html
 # Analyse des arguments
 import argparse
 
-parser = argparse.ArgumentParser(description='Analyse le coût moyen du tri par insertion.')
-parser.add_argument('--brut', action='store_true', help="afficher les données brutes")
-parser.add_argument('--poly', action='store_true', help="calculer la regression pôlynominale")
-parser.add_argument('--graph', action='store_true', help="voir les données sous forme de graphique")
+parser = argparse.ArgumentParser(
+    description='Analyse le coût moyen du tri par insertion.')
+parser.add_argument(
+    '--brut', action='store_true', help="afficher les données brutes")
+parser.add_argument(
+    '--poly', action='store_true', help="calculer la regression pôlynominale")
+parser.add_argument(
+    '--graph', action='store_true', help="voir les données sous forme de graphique")
 parser.add_argument('-m', type=int, default=100, help="Changer la valeur de m")
 
 args = parser.parse_args()
@@ -31,7 +35,8 @@ args = parser.parse_args()
 m = args.m
 from analyse_tris import nbre_moyen_tri_insertion
 xData = list(range(1, 101))
-yData = [nbre_moyen_tri_insertion(m, i) for i in xData] # Peut prendre un certain temps
+# Peut prendre un certain temps
+yData = [nbre_moyen_tri_insertion(m, i) for i in xData]
 
 # Affichage des données
 if args.brut:
@@ -43,7 +48,8 @@ from numpy import polyfit
 if args.poly:
     polynome = polyfit(xData, yData, 2)
     if args.brut:
-        print("Polynôme : {}".format(polynome))
+        print("f(x) = {}".format(' '.join(["{:+f} × x^{}" \
+              .format(polynome[d], len(polynome) - 1 - d) for d in range(len(polynome))])))
 
 
 # Affichage
@@ -56,8 +62,11 @@ if args.graph:
                 """
                 float → float
                 Retourne un point de la regression polynominale de l'analyse du tri.
-                CU : polynome est défini et est de degré 2
+                CU : polynome est défini
                 """
-                return polynome[0] * x ** 2 + polynome[1] * x + polynome[2]
+                somme = 0
+                for d in range(len(polynome)):
+                    somme += polynome[d] * x**(len(polynome) - 1 - d)
+                return somme
         pyplot.plot(xData, [f(x) for x in xData], '-')
     pyplot.show()

S2/TP4/analyse_tris.py

@@ -366,7 +366,7 @@ section("Avec Gnuplot")
 
 question(1)
 
-reponse("Graphiquement, on trouve que cette fonction a pour expression 0,287x²-2x+1\n\
+reponse("Graphiquement, on trouve que cette fonction a pour expression 0,287 × x² - 2 × x + 1\n\
 Cette fonction correspond à la commande suivante : \n\
 gnuplot> plot 'tri_insertion_moyen.txt', 0.287*x**2-2*x +1 with lines\n\
 On peut aussi trouver des valeurs plus précises en faisant une regression pôlynominale des données \