Discussion :

[myaxto]

Bonjour, j'aurais besoin d'un peu d'aide sur un problème sans doute un peu nul.
Il y a deux choses:
- la première c'est que je n'arrive pas à réaliser un calcul à partir d'une valeur d'une liste (ligne 39) déterminée avant
- la deuxième chose est que je voudrais stocker les données calculées Pcum et stockage dans un fichier externe mais n'ai aucune idée de comment faire.
Voila mon programme:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
 
energie = [] #creation des listes
angle = []
section = []
Pcum = []
stockage = []
 
fichier = csv.reader(open("donnees-energie5.csv","r"))
fichier2 = open("stockage2.txt","a")
 
for row in fichier: #transferts des donnees dans les listes
    energie.append(row[0])
    angle.append(row[1])
    section.append(row[2])
 
plt.plot(angle,section)
 
i = 0
C = 0
 
angle = [float(x) for x in angle] #transformation en reels
section = [float(y) for y in section]
 
def fonction(x,y): #fonction a integrer
    return np.sin(x)*y
 
x = angle[i]
y = section [i]
 
while C<10: #integration pour toutes les valeurs
    I = quad(fonction,0,angle[i],args=(y))
    stockage.insert(i,I)
    C = C+1
    i = i+1
    Pcum[i] = stockage[i]*2*np.pi

[VinsS]

Salut,

Je suppose que tu as une erreur "out of range".

Le nom i est simplement un index et tu l'incrémentes avant d'utiliser la valeur à cet index, qui n'existe pas.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    stockage.insert(i,I)
    C = C+1
    i = i+1
    Pcum[i] = stockage[i]*2*np.pi

Ton code devrait se résumer à ça:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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while C < 10:
    I = quad(fonction,0,angle[i],args=(y))
    stockage.append(I)
    Pcum.append(stockage[-1]*2*np.pi)
    C = C+1

[lg_53]

Pour écrire un tableau numpy dans un fichier tu peux te servir de np.savetxt(filename)

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.1...y.savetxt.html

et il est réimportable avec la commande np.loadtxt(filename)

[myaxto]

Merci beaucoup pour ta réponse, c'était bien ça mais impossible de trouver l'erreur tout seul.
Pourrais juste tu m'aider pour le second point qui est l'écriture dans un autre fichier.
Je voudrais copier la liste stockage dans un fichier txt mais je n'y arrive pas, python me répond que il ne peux pas transférer une liste en écriture (c'est peut-être pas très claire je peux me réexpliquer).

[myaxto]

En fait j'ai toujours le même problème : can't multiply sequence by non-int of type 'float' pour le calcul de Pcum. Et le coup de l'index qui ne marche pas c'est parce que j'utilisais l'index après l'avoir changé c'est ca ?
Tu aurais pas un exemple pour la fonction savetesxt parce que j'avoue que pour un débutant je ne comprend pas ce que dit la doc.

[lg_53]

En fait j'ai toujours le même problème : can't multiply sequence by non-int of type 'float' pour le calcul de Pcum. Et le coup de l'index qui ne marche pas c'est parce que j'utilisais l'index après l'avoir changé c'est ca ?
Tu aurais pas un exemple pour la fonction savetesxt parce que j'avoue que pour un débutant je ne comprend pas ce que dit la doc.

Il y a un exemple au bas du lien que je t'ai donné ...

[myaxto]

Il y a un exemple au bas du lien que je t'ai donné ...

J'ai bien vu l'exemple mais j'ai toujours le problçme qu'il me faudrait les écrire en colonne et que je n'arrive seulement à le faire en ligne.
Voila le petit test de programme que j'ai fait:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
M = np.array([[4,7,2,9,1,3,2,7,1]])
print(M)
np.savetxt('test.txt',M, fmt='%10.5f',newline='\n',)

Et avec ce programme:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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while C<10: #integration pour toutes les valeurs
    I = quad(fonction,0,angle[i],args=(y))
    stockage.append(I)
    Pcum.append(stockage[i]*2*np.pi)
    C = C+1
    i = i+1

J'obtient toujours la même erreur. De plus pourquoi ce n'est pas stockage[i] dans ton changement ?
Merci pour ta patience et très réponses précédentes.

[VinsS]

En fait j'aurais pu simplifier encore le code que je t'ai montré.

Remplace ceci:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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i = 0
C = 0
...
x = angle[i]
y = section [i]
 
while C<10: #integration pour toutes les valeurs
    I = quad(fonction,0,angle[i],args=(y))
    stockage.insert(i,I)
    C = C+1
    i = i+1
    Pcum[i] = stockage[i]*2*np.pi

par ceci:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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x = angle[0]
y = section[0]
for i in range(10):
    I = quad(fonction, 0, angle[i], args=(y))
    stockage.append(I)
    Pcum.append(I*2*np.pi)

[myaxto]

Ce programme marche bien lorsque j'essaye avec une valeur de I du type I=I+4 mais dans mon cas avec I qui est une liste j’obtiens toujours une erreur du type : can't multiply sequence by non-int of type 'float'.
J'ai testé ça pour palier au problème mais aucun effet:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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def calcul(z): #fonction pour la proba
    return np.pi*2*z
 
stockage = [float(z) for z in stockage] 
 
for i in range(10):
    I = quad(fonction, 0, angle[i], args=(y)) #integration
    stockage.append(I)
    Pcum.append(calcul(stockage[i]))  #calcul de la proba cum
    print(Pcum)

[lg_53]

J'ai bien vu l'exemple mais j'ai toujours le problçme qu'il me faudrait les écrire en colonne et que je n'arrive seulement à le faire en ligne.
Voila le petit test de programme que j'ai fait:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
M = np.array([[4,7,2,9,1,3,2,7,1]])
print(M)
np.savetxt('test.txt',M, fmt='%10.5f',newline='\n',)

Et pourquoi M serait une matrice à 2 dimensions ? Là vous avez une liste qui contient elle même un seul élément qui est lui même une liste (en l'occurrence [4,7,2,9,1,3,2,7,1]). Avec une matrice à une seul dimension, ca fonctionne très bien, le résultat dans le fichier se trouve bien en colonne.

[myaxto]

Et pourquoi M serait une matrice à 2 dimensions ?

Je ne pensais pas avoir fait une matrice à 2 dimensions ... Mais du coup je ne comprend pas pourquoi ma matrice M n'est pas que à 1 dimension.
Mais dans mon cas je veux transférer une liste ou pour chaque item j'ai (XXXXX,XXXX) donc je voudrais 2 colonnes.
Voici le code complet:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import quad
 
energie = [] #creation des listes
angle = []
section = []
Pcum = []
stockage = []
calcul = []
 
fichier = csv.reader(open("donnees-energie5.csv","r"))
fichier2 = open("stockage2.txt","a")
 
for row in fichier: #transferts des donnees dans les listes
    energie.append(row[0])
    angle.append(row[1])
    section.append(row[2])
 
plt.plot(angle,section) #affichage section = f(angle)
 
angle = [float(x) for x in angle] #transformations en reels
section = [float(y) for y in section]
 
def fonction(x,y): #fonction a integrer
    return np.sin(x)*y
 
x = angle[0]  #variables pour la fonction
y = section [0]
i = 0
b = 0
tempo = 0
for i in range(1800):
    I = quad(fonction, 0, angle[i], args=(y)) #integration
    stockage.append(I)
 
stockage = [float(z) for z in section] #transformation en reel
 
for b in range(1800): #addition des proba
    tempo = (stockage[b]+tempo)
    calcul.append(tempo)
 
plt.plot(angle,calcul)    #affichage proba cumulee

[lg_53]

Je ne pensais pas avoir fait une matrice à 2 dimensions ... Mais du coup je ne comprend pas pourquoi ma matrice M n'est pas que à 1 dimension.

Suffit de regarder le nombre de crochet imbriqué.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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A1=np.array([1,2,3])
print(A1.shape)
A2=np.array([[1,2,3]])
print(A2.shape)

Mais dans mon cas je veux transférer une liste ou pour chaque item j'ai (XXXXX,XXXX) donc je voudrais 2 colonnes.

Donc là en effet tu aurais bien une matrice. Mais dans ce cas si les lignes sont en colonne et vice verca alors il suffit de la transposer (avec np.transpose(la_matrice)) avant de faire la sortie toute simple.


Après si je regarde le code, comme vous ne savez pas trop comment manipuler vos listes entre elles, le plus facile (et qui est mieux à faire quand on bosse avec numpy) ca serait de procéder un peu dans l'autre sens. C'est à dire qu'aulieu de chercher à créer plein de petit bout d'informations qu'ensuite vous essayer d'assembler dans un seul et même gros bloc, et bien faites l'inverse ! Créer d'abord votre bloc (disons une matrice, remplie de zéros, avec déjà 2 colonnes et le nombre de lignes qu'il vous faut)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

data = np.zeros((1800,2))

Ensuite remplisser le, en itérant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for i in range(1800):
     data[i,0] = ### blabla, le nombre qu'il faut dans la premiere colonne
     data[i,1] = ### blabla, l'autre nombre qu'il faut dans la deuxieme colonne

Là en plus ca vous garanti que vous n'aurez pas de problème de dépassement de tableau (type IndexError), et vous aurez juste à sortir votre matrice dans un fichier de manière tout con :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.savetxt('sortie.txt',data)

[myaxto]

Je pense avoir enfin trouvé un programme qui marche. Merci à vous pour toutes vos réponses et votre patience.
Je poste mon programme içi si jamais ca peut servir à quelqu'un sachant que j'ai finalement réalisée l'intégration par une méthode des rectangles basiques.

Code :

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import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
fichier = csv.reader(open("donnees-energie5.csv","r"))
xmin = 0
xmax = np.pi
nbx = 1800
nbi = nbx - 1 # nombre d'intervalles
section = [] #creation des listes
angle = []
stockage = []
 
data = np.zeros((1800,2)) #matrice de transfert
 
for row in fichier: #transferts des donnees dans les listes
    angle.append(row[1])
    section.append(row[2])
 
section = [float(z) for z in section]   #convertion en reels 
 
x = np.linspace(xmin, xmax, nbx)
y = 2*np.sin(x)
z = section[0]
"""
plt.plot(x,y)
"""
integrale = 0
for i in range(nbi):#methode des rectangles
    integrale = integrale + (x[i+1]-x[i])*y[i]*abs(section[i])
    stockage.append(integrale)
 
print("integrale =", integrale)
 
for a in range(nbi):
    data[a,0] = angle[a]
    data[a,1] = stockage[a]
 
np.savetxt('transfert.odt',data, fmt='%10.5f')

[lg_53]

Voilà qui est bien mieux comme code !

Quelque piste pour améliorer :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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section = []
for row in fichier:
    section.append(row[2])
 
section = [float(z) for z in section]   #convertion en reels

autant mettre dans section le bon truc du premier coup :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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section = []
for row in fichier:
    section.append(float(row[2]))

Dans tes tableaux/listes il n'y a que des nombres. Donc faire des array numpy partout serait plus adapté que des listes.

Pour ca il faut réécrire le code en se passant du append. Dans un premier temps.
Exemple pour stockage :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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stockage=[]
integrale = 0
for i in range(nbi):#methode des rectangles
    integrale = integrale + (x[i+1]-x[i])*y[i]*abs(section[i])
    stockage.append(integrale)

peut devenir sans le mot clé append :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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stockage=[0]*nbi ### On lui donne directment la bonne dimension
integrale = 0
for i in range(nbi):#methode des rectangles
    integrale = integrale + (x[i+1]-x[i])*y[i]*abs(section[i])
    stockage[i]=integrale

et puis ensuite avec nupy ca tombe tout seul :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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stockage=np.zeros((nbi,)) ### On lui donne directment la bonne dimension
integrale = 0
for i in range(nbi):#methode des rectangles
    integrale = integrale + (x[i+1]-x[i])*y[i]*abs(section[i])
    stockage[i]=integrale

Et ensuite on peut encore aller bien plus loin car il existe dans numpy déjà :
- une fonction pour faire des sommes et des sommes cumulées d'array
- on peut faire des opérations mathématiques directement sur des array, donc par exemple si x,y et section étaient des arrays, on pourrait faire directement, sans boucle for et avec les notations slicée (fondamentale de numpy) :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

(x[1:]-x[:-1])*y*np.abs(section)

au lieu de

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for i .... :
   (x[i+1]-x[i])*y[i]*abs(section[i])