Extra : graphique pyplot, regression pôlynominale avec pyplot

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Geoffrey Frogeye 2015-03-15 11:21:52 +01:00
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@ -1,5 +1,5 @@
tri_insertion_moyen.txt: analyse_en_moyenne.py tri_insertion_moyen.txt: analyse_en_moyenne.py
python3 $< > $@ python3 $< --brut > $@
clean: clean:
rm tri_insertion_moyen.txt rm tri_insertion_moyen.txt

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S2/TP4/analyse_en_moyenne.py Normal file → Executable file
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@ -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 parser = argparse.ArgumentParser(description='Analyse le coût moyen du tri par insertion.')
for n in range(1, 101): parser.add_argument('--brut', action='store_true', help="afficher les données brutes")
print("{n:<3} {m:>14}".format(n=n, m=nbre_moyen_tri_insertion(m, n))) 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()

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S2/TP4/analyse_tris.py Normal file → Executable file
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@ -367,5 +367,8 @@ section("Avec Gnuplot")
question(1) 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 0,287x²-2x+1\n\
Cette fonction correspond à la commande : \n\ Cette fonction correspond à la commande suivante : \n\
gnuplot> plot 'tri_insertion_moyen.txt', 0.287*x**2-2*x +1 with lines") 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")