Discussion :

[johnkhm]

Bonjour !

Je cherche a discerner deux populations dans un jeu de données que j'ai représenté sous forme d'histogramme.
On peux tres nettement identifier plusieures courbes gaussiennes qui se supperposent. Je cherche donc une librairie permettant de tracer les "n"courbes gaussiennes automatiquement.
J'ai trouvé des fonctions dans des libs, que j'ai eu beaucoup de mal a utiliser , et a comprendre , mais elle ne faisaient l'affichage que d'une seule courbe gaussienne.

Merci beaucoup

[pacificator]

Bonjour,

quelle librairie as-tu essayé?
Peux-tu nous montrer un bout de code?

[johnkhm]

Bonjour !

J'ai essayé la librairie Scipy et pylab , mais cette utilisation reviens a créer manuellement une fonction d'une courbe gaussienne , que l'on centre avec la moyenne de notre jeu de données, avec un écart type que l'on lui met en paramètre. En gros , je n'ai qu'une seule courbe par jeu de données , alors que le but de mon traitement , et de pouvoir tracer ( automatiquement si possible ) un nombre de gaussiennes délimitant plusieures populations.
Au niveau du code, rien de très compliqué mais j'ai pas mal de traitement de tableaux, qui complique pas mal la lisibilité. Voici le morceau générant la courbe :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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fitFunc = lambda p, x: p[0]*exp(-(x-p[1])**2/(2.0*p[2]**2))
p1 = [1,-mean(data[0])+maximum,std(data[0])]
for i in range(200):
        gauss1.append(fitFunc(p1,i))

Ah , et un autre problème : je n'arrive pas a générer la courbe pour un nombre de points égal à mon intervalle en entier ( [20 : -350 ] ) en effet , j'ai une erreur Math , car l'exponentielle calculée est de l'ordre de 10E-45. C'est pour ca que ma boucle ne va jusqu'a 200. Suivant mes données je n'ai donc qu'un seul morceau de la gaussienne

J'ai mis en fichier joint un graph obtenu. Les courbes noires que j'ai dessiné sont les courbes que j'aimerais avoir (beurk ).

Merci beaucoup !!

[Matthieu Brucher]

Dans le sandbox de scilab, il y a un algorithme EM, donc pile poil pour toi, normalement.

[johnkhm]

Merci BEAUCOUP !

[Matthieu Brucher]

Pardon, ce n'est pas scilab, c'est scipy ça s'appelle pyEM

[johnkhm]

J'ai trouvé un module de Gnuplot qui permet de faire le fitting gaussien de facon assez simple ...

Voici le lien pour ceux que ca interesse
http://t16web.lanl.gov/Kawano/gnuplo...lotfunc-e.html