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Python
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#!/usr/bin/python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# pylint: disable=invalid-name
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"""
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TP AP1
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Licence SESI 1ère année
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Univ. Lille 1
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analyse_en_moyenne.py
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TP4 - Evaluation empirique des tris
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Analyse du coût moyen du tri par insertion
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http://www.fil.univ-lille1.fr/~L1S2API/CoursTP/tp4_tri.html
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"""
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# Analyse des arguments
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import argparse
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parser = argparse.ArgumentParser(
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description='Analyse le coût moyen du tri par insertion.')
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parser.add_argument(
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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 polynôminale")
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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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args = parser.parse_args()
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m = args.m
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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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# 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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if args.brut:
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for i in range(len(xData)):
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print("{:<3} {:>14}".format(xData[i], yData[i]))
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# Régression polynominale
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from numpy import polyfit
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if args.poly:
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polynome = polyfit(xData, yData, 2)
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if args.brut:
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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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from matplotlib import pyplot
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if args.graph:
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pyplot.plot(xData, yData, 'x', label="Données brutes")
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if args.poly:
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if args.poly:
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def f(x):
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"""
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float → float
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Retourne un point de la regression polynôminale de l'analyse du tri.
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CU : polynome est défini
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"""
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y = 0
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for d in range(len(polynome)):
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y += polynome[d] * x ** (len(polynome) - 1 - d)
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return y
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pyplot.plot(xData, [f(x)
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for x in xData], '-', label="Régression polynôminale")
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pyplot.legend(loc='upper left')
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pyplot.xlabel("n")
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pyplot.ylabel("comparaisons")
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pyplot.title("Nombre de comparaisons faite par le tri par insertion en fonction de la longueur \
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de la liste")
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pyplot.show()
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