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s1-tp/S2/TP4/analyse_en_moyenne.py

80 lines
2.2 KiB
Python
Executable file
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#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# pylint: disable=invalid-name
"""
TP AP1
Licence SESI 1ère année
Univ. Lille 1
analyse_en_moyenne.py
TP4 - Evaluation empirique des tris
Analyse du coût moyen du tri par insertion
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 polynôminale")
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
# Affichage des données
xData = list(range(1, 101))
yData = []
for i in range(len(xData)):
yData.append(nbre_moyen_tri_insertion(m, i))
if args.brut:
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("f(x) = {}".format(' '.join(["{:+f} × x^{}" \
.format(polynome[d], len(polynome) - 1 - d) for d in range(len(polynome))])))
# Affichage
from matplotlib import pyplot
if args.graph:
pyplot.plot(xData, yData, 'x', label="Données brutes")
if args.poly:
if args.poly:
def f(x):
"""
float → float
Retourne un point de la regression polynôminale de l'analyse du tri.
CU : polynome est défini
"""
y = 0
for d in range(len(polynome)):
y += polynome[d] * x ** (len(polynome) - 1 - d)
return y
pyplot.plot(xData, [f(x)
for x in xData], '-', label="Régression polynôminale")
pyplot.legend(loc='upper left')
pyplot.xlabel("n")
pyplot.ylabel("comparaisons")
pyplot.title("Nombre de comparaisons faite par le tri par insertion en fonction de la longueur \
de la liste")
pyplot.show()