From d6749e544501680157598653852a8b0b77fecbd2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Geoffrey Frogeye <geoffrey@frogeye.fr>
Date: Sun, 15 Mar 2015 11:21:52 +0100
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Extra=20:=20graphique=20pyplot,=20regression=20?=
 =?UTF-8?q?p=C3=B4lynominale=20avec=20pyplot?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 S2/TP4/Makefile              |  2 +-
 S2/TP4/analyse_en_moyenne.py | 48 +++++++++++++++++++++++++++++++++---
 S2/TP4/analyse_tris.py       |  7 ++++--
 3 files changed, 50 insertions(+), 7 deletions(-)
 mode change 100644 => 100755 S2/TP4/analyse_en_moyenne.py
 mode change 100644 => 100755 S2/TP4/analyse_tris.py

diff --git a/S2/TP4/Makefile b/S2/TP4/Makefile
index b659ce3..c21cd48 100644
--- a/S2/TP4/Makefile
+++ b/S2/TP4/Makefile
@@ -1,5 +1,5 @@
 tri_insertion_moyen.txt: analyse_en_moyenne.py
-	python3 $< > $@
+	python3 $< --brut > $@
 
 clean:
 	rm tri_insertion_moyen.txt
\ No newline at end of file
diff --git a/S2/TP4/analyse_en_moyenne.py b/S2/TP4/analyse_en_moyenne.py
old mode 100644
new mode 100755
index 527eaf7..d096102
--- a/S2/TP4/analyse_en_moyenne.py
+++ b/S2/TP4/analyse_en_moyenne.py
@@ -16,8 +16,48 @@ http://www.fil.univ-lille1.fr/~L1S2API/CoursTP/tp4_tri.html
 
 """
 
-from analyse_tris import nbre_moyen_tri_insertion
+# Analyse des arguments
+import argparse
 
-m = 100
-for n in range(1, 101):
-    print("{n:<3}  {m:>14}".format(n=n, m=nbre_moyen_tri_insertion(m, n)))
+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()
+
+
+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
+
+# Affichage des données
+if args.brut:
+    for i in range(len(xData)):
+        print("{:<3}  {:>14}".format(xData[i], yData[i]))
+
+# Régression polynominale
+from numpy import polyfit
+if args.poly:
+    polynome = polyfit(xData, yData, 2)
+    if args.brut:
+        print("Polynôme : {}".format(polynome))
+
+
+# Affichage
+from matplotlib import pyplot
+if args.graph:
+    pyplot.plot(xData, yData, 'x')
+    if args.poly:
+        if args.poly:
+            def f(x):
+                """
+                float → float
+                Retourne un point de la regression polynominale de l'analyse du tri.
+                CU : polynome est défini et est de degré 2
+                """
+                return polynome[0] * x ** 2 + polynome[1] * x + polynome[2]
+        pyplot.plot(xData, [f(x) for x in xData], '-')
+    pyplot.show()
diff --git a/S2/TP4/analyse_tris.py b/S2/TP4/analyse_tris.py
old mode 100644
new mode 100755
index 7f40395..b9612aa
--- a/S2/TP4/analyse_tris.py
+++ b/S2/TP4/analyse_tris.py
@@ -367,5 +367,8 @@ section("Avec Gnuplot")
 question(1)
 
 reponse("Graphiquement, on trouve que cette fonction a pour expression 0,287x²-2x+1\n\
-Cette fonction correspond à la commande : \n\
-gnuplot> plot 'tri_insertion_moyen.txt', 0.287*x**2-2*x +1 with lines")
+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 \
+avec la fonction polyfit de numpy. Je vous invite à lancer la commande suivante :\n\
+python3 analyse_en_moyenne.py --brut --poly --graph")