Indépendance vis-à-vis du degré des pôlynomes.
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58f72474cb
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@ -19,10 +19,14 @@ http://www.fil.univ-lille1.fr/~L1S2API/CoursTP/tp4_tri.html
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# Analyse des arguments
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# Analyse des arguments
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import argparse
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import argparse
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parser = argparse.ArgumentParser(description='Analyse le coût moyen du tri par insertion.')
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parser = argparse.ArgumentParser(
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parser.add_argument('--brut', action='store_true', help="afficher les données brutes")
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description='Analyse le coût moyen du tri par insertion.')
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parser.add_argument('--poly', action='store_true', help="calculer la regression pôlynominale")
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parser.add_argument(
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parser.add_argument('--graph', action='store_true', help="voir les données sous forme de graphique")
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'--brut', action='store_true', help="afficher les données brutes")
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parser.add_argument(
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'--poly', action='store_true', help="calculer la regression pôlynominale")
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parser.add_argument(
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'--graph', action='store_true', help="voir les données sous forme de graphique")
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parser.add_argument('-m', type=int, default=100, help="Changer la valeur de m")
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parser.add_argument('-m', type=int, default=100, help="Changer la valeur de m")
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args = parser.parse_args()
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args = parser.parse_args()
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@ -31,7 +35,8 @@ args = parser.parse_args()
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m = args.m
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m = args.m
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from analyse_tris import nbre_moyen_tri_insertion
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from analyse_tris import nbre_moyen_tri_insertion
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xData = list(range(1, 101))
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xData = list(range(1, 101))
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yData = [nbre_moyen_tri_insertion(m, i) for i in xData] # Peut prendre un certain temps
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# Peut prendre un certain temps
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yData = [nbre_moyen_tri_insertion(m, i) for i in xData]
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# Affichage des données
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# Affichage des données
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if args.brut:
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if args.brut:
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@ -43,7 +48,8 @@ from numpy import polyfit
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if args.poly:
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if args.poly:
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polynome = polyfit(xData, yData, 2)
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polynome = polyfit(xData, yData, 2)
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if args.brut:
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if args.brut:
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print("Polynôme : {}".format(polynome))
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print("f(x) = {}".format(' '.join(["{:+f} × x^{}" \
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.format(polynome[d], len(polynome) - 1 - d) for d in range(len(polynome))])))
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# Affichage
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# Affichage
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@ -56,8 +62,11 @@ if args.graph:
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"""
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float → float
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float → float
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Retourne un point de la regression polynominale de l'analyse du tri.
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Retourne un point de la regression polynominale de l'analyse du tri.
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CU : polynome est défini et est de degré 2
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CU : polynome est défini
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"""
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return polynome[0] * x ** 2 + polynome[1] * x + polynome[2]
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somme = 0
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for d in range(len(polynome)):
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somme += polynome[d] * x**(len(polynome) - 1 - d)
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return somme
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pyplot.plot(xData, [f(x) for x in xData], '-')
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pyplot.plot(xData, [f(x) for x in xData], '-')
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pyplot.show()
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pyplot.show()
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@ -366,7 +366,7 @@ section("Avec Gnuplot")
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question(1)
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question(1)
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reponse("Graphiquement, on trouve que cette fonction a pour expression 0,287x²-2x+1\n\
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reponse("Graphiquement, on trouve que cette fonction a pour expression 0,287 × x² - 2 × x + 1\n\
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Cette fonction correspond à la commande suivante : \n\
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Cette fonction correspond à la commande suivante : \n\
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gnuplot> plot 'tri_insertion_moyen.txt', 0.287*x**2-2*x +1 with lines\n\
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gnuplot> plot 'tri_insertion_moyen.txt', 0.287*x**2-2*x +1 with lines\n\
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On peut aussi trouver des valeurs plus précises en faisant une regression pôlynominale des données \
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On peut aussi trouver des valeurs plus précises en faisant une regression pôlynominale des données \
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Reference in a new issue