Discussion :

[jean-pierre123]

Bonjour,
J'ai un programme qui lit des données qui arrivent toutes les secondes sur un port série et je chercher a faire une régression linéaire toutes les 3 minutes sur ces données.

voila mon code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import time
import datetime
import serial
import csv
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates
 
ser = serial.Serial('COM4', 9600, timeout=1)
 
time_init=datetime.datetime.now()
list_data=[]  #liste contentant les donnees
list_delta=[] #liste contentant les deltas
list_time=[] #liste contenant le temps
test = str(datetime.timedelta(seconds=180.0))
 
#print (test)
b=True
 
 
# boucle qui lit les donnees toutes les 3 minutes
while b:
    data=ser.readline()     # lecture des donnees du port serie
    data=data.decode('ascii')  # decode les donnees
    time_data=datetime.datetime.now()  # heure des donnees
    delta=str(time_data - time_init)
 
    list_data.append(data)
    list_delta.append(delta)
    list_time.append(str(time_data))
 
    print(list_data)
 
    # si delta est strictement superieur a 3 minutes
    if delta > test:
        del list_time[0]     # supprime le premier temps car donnee vide
        for data in list_data:
            #print(data)
            y = np.array([data])
            ys = np.squeeze(y)
 
            print(ys)
 
        for time_data in list_time:
            #print(time_data)
            x = np.array(str(time_data))
            print(x)
        slope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.linregress(x,ys)
 
        break

Cependant j'obtient l'erreur suivante :

n = len(x)
TypeError: len() of unsized object

Je ne vois pas comment faire pour résoudre cette erreur ..
Merci pour votre aide

[marcoxavier]

x = np.array(str(time_data))
print(x)

Essaie en deux étapes :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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x = np.array(time_data)
s = str(x)
print(len(s))

[wiztricks]

Salut,

Je ne vois pas comment faire pour résoudre cette erreur ..

Si vous écrivez:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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        for data in list_data:
            #print(data)
            y = np.array([data])
            ys = np.squeeze(y)
 
            print(ys)

ou

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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        for time_data in list_time:
            #print(time_data)
            x = np.array(str(time_data))
            print(x)

à la sortie, ys et x n'auront que la dernière valeur des listes correspondantes.
Pourquoi accumuler des données pendant 3 minutes, si seule la dernière vous intéresse?
En tous cas, c'est sûr que faire de la régression statistique avec une seule données, çà ne le fera pas.

- W

[jean-pierre123]

Je pense avoir résolu mon soucis
J'ai convertis le temps en seconde dans ma boucle while

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

t = time.mktime(time_data.timetuple())

et dans mes deux boucles for j'ai utilisé append()

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    if delta > test:
        del list_time[0] 
        del list_data[0]  
        list_y=[]
        list_x=[]
 
        for data in list_data:
            y = np.array([data])
            ys = np.squeeze(y)
            ystring = str(ys)
            list_y.append(ystring)
            y1 = np.asarray([list_y], float)
 
        for t in list_time:
            x = np.array(t)
            list_x.append(x)
            x1 = np.asarray([list_x])
 
        slope, intercept, r_value, p_value, slope_std_error = stats.linregress(x1,y1)