modelisation


Namemodelisation JSON
Version 1.0 PyPI version JSON
download
home_pagehttps://urlz.fr/pu0X
SummaryModéliser des points expérimentaux
upload_time2024-07-05 07:25:03
maintainerNone
docs_urlNone
authorLAURENT Stéphane
requires_pythonNone
licenseMIT
keywords modelisation modélisation physique chimie lycée linéaire affine linear regression physical chemistry modeling
VCS
bugtrack_url
requirements No requirements were recorded.
Travis-CI No Travis.
coveralls test coverage No coveralls.
            
# Présentation

Cette bibliothèque permet de faire de **la modélisation de points expérimentaux** très simplement en ajoutant seulement deux lignes de code dans votre programme Python.

Avec cette bibliothèque, vous pourrez :

- Afficher la courbe modélisée sur le graphique ainsi que son **équation**.
- Sélectionner avec le “**lasso**”, les points expérimentaux à utiliser pour la modélisation.
- Afficher/masquer un **réticule** en appuyant sur la touche “**espace**” du clavier.
- Afficher/masquer la légende en appuyant sur la touche “**m**” du clavier.
- **Copier-coller** le graphique avec les touches Ctrl+C et Ctrl V.

![](https://icn.lycee-valin.fr/images/Exemple_modelisation.gif)


[Description plus détaillée](https://urlz.fr/pu0X)

## Installation
Utilisez le gestionnaire de packages **pip** pour installer.

```bash
pip install modelisation
```
## Dépendances
Les bibliothèques suivantes doivent être installées :
 - matplotlib
 - numpy
 - scypy
 - addcopyfighandler
 
## Utilisation

```python
import matplotlib.pyplot as plt      
import modelisation                
 
x = [0, 1e-3, 2e-3, 3e-3, 4e-3, 5e-3, 6e-3, 7e-3]  #  saisir les valeurs expérimentales de la grandeur en abscisse
y = [0, 0.221, 0.440, 0.665, 1.250, 1.105, 1.327, 1.550]  #  saisir les valeurs de la grandeur en ordonnée
plt.plot(x,y, color='red', marker='+', linestyle='none')  # Afficher les points
 
modelisation.modele("lineaire",x ,y) # modèles disponibles : "lineaire", "affine", "parabole", "exp_croissante", "exp_decroissante", "double_affine"
 
plt.show()
```
## Options

Depuis la version 1.0, il est possible de personnaliser la modélisation.
Exemple :
```python
modelisation.modele("affine", x, y, color = "red", linestyle = 'solid', linewidth = 2.5)
```


Il est maintenant possible de récupérer les données de la modélisation dans le programme Python. 
Un exemple pour le modèle affine (y = ax + b) :

```python
a, b = modelisation.modele("affine", x, y)
```
 - la variable 'a' contient le coefficient directeur ;
 - la variable 'b' contient l'ordonnée à l'origine.

Pour plus d'informations : [Description plus détaillée](https://urlz.fr/pu0X)

## Auteur

© Stéphane LAURENT - 2024

Lycée Valin - La Rochelle (17) - France




            

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