Discussion :

[loula05]

Bonjour,

j'ai un script python ou j utilise une boucle afin de changer a chaque fois le nombre d intervalle et le pourcentage :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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intervalles=list()
intervalles.append(100)
intervalles.append(50)
intervalles.append(25)
intervalles.append(10)
 
pourcentage_liste=list()
pourcentage_liste.append(10)
pourcentage_liste.append(5)
pourcentage_liste.append(2.5)
pourcentage_listee.append(1)
 
for i in intervalles: 
    for k in pourcentage_liste:
 
        (pts_inf, pts_sup), (pts_inf_mean, pts_sup_mean) = courbes_phi(fvc, temp_surf, nb_interval=i, pourcentage=k)
 
        # Liste de couleurs pour l'affichage des points des intervalles
        nb_interval=i
        pourcentage=k
        color_list = plt.cm.Set1(np.linspace(0, 1, nb_interval))
 
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10))
        fig.suptitle("Estimation du coefficient de Priestley-Taylor \n par double interpolation", fontsize=20)
        x_reg = np.array([0, 1])
 
        # Points moyens
        print("*** Régression avec les points moyens ***")
        reg_h_moy = linregress(pts_inf_mean[:, 0], pts_inf_mean[:, 1])
        print("Bord humide : R2 = %f - pente = %f - intersect = %f" % 
              (reg_h_moy[2] ** 2, reg_h_moy[0], reg_h_moy[1]))
        y_inf = reg_h_moy[0]*x_reg + reg_h_moy[1]
        # Affichage des points moyens du bord humide
        ax.scatter(pts_inf_mean[:, 0], pts_inf_mean[:, 1], zorder=10, c="k")
        # Affichage de la régression des points moyens du bord humide
        ax.plot(x_reg, y_inf,'k-')
        reg_s_moy = linregress(pts_sup_mean[:, 0], pts_sup_mean[:, 1])
        print("Bord sec : R2 = %f - pente = %f - intersect = %f" %
              (reg_s_moy[2] ** 2, reg_s_moy[0], reg_s_moy[1]))
        y_sup = reg_s_moy[0]*x_reg + reg_s_moy[1]
        # Affichage des points moyens du bord sec
        pts = ax.scatter(pts_sup_mean[:, 0], pts_sup_mean[:, 1], c="k", zorder=10, label="Points moyens")
        # Affichage de la régression des points moyens du bord sec
        reg_moy, = ax.plot(x_reg, y_sup,'k-', label="Régression des points moyens")
        # Affichage doite du bord humide
        temp_hum = pts_inf_mean.copy()
        arg = np.argsort(temp_hum[:, 1])
        y_min_hum = temp_hum[:, 1][arg][1]
        plot_reg_humide, = ax.plot(x_reg, [y_min_hum, y_min_hum],'r-', lw=2, label="Droite du bord humide")
 
        # Tous les points
        print("*** Régression avec l'ensemble des points ***")
        reg_h_tot = linregress(pts_inf[:, 0], pts_inf[:, 1])
        print("Bord humide : R2 = %f - pente = %f - intersect = %f" %
              (reg_h_tot[2] ** 2, reg_h_tot[0], reg_h_tot[1]))
        slope_sec = reg_h_tot[0]
        y_inf = reg_h_tot[0]*x_reg + reg_h_tot[1]
        # Affichage de tous les points du bord humide
        ax.scatter(pts_inf[:, 0], pts_inf[:, 1], color=color_list[pts_inf[:, 2].astype(int)],
                           alpha=0.2, edgecolor='none')
        # Affichage de la régression de tous les points du bord humide
        ax.plot(x_reg, y_inf,'b-')
        reg_s_tot = linregress(pts_sup[:, 0], pts_sup[:, 1])
        print("Bord sec : R2 = %f - pente = %f - intersect = %f" %
              (reg_s_tot[2] ** 2, reg_s_tot[0], reg_s_tot[1]))
 
        y_sup = reg_s_tot[0]*x_reg + reg_s_tot[1]
        # Affichage de tous les points du bord sec
        ax.scatter(pts_sup[:, 0], pts_sup[:, 1], color=color_list[pts_sup[:, 2].astype(int)],
                           alpha=0.2, edgecolor="none")
        # Affichage de la régression de tous les points du bord sec
        plot_reg_tot, = ax.plot(x_reg, y_sup,'b-', label="Régression de l'ensemble des points")
 
        ax.set_title("\nNombre d'intervalle = %d - Poucentage = %.1f%%"  % (nb_interval, pourcentage), fontsize=16)
        ax.set_xlabel("FVC", fontsize=16)
        ax.set_ylabel("Ts", fontsize=16)
        plt.legend(handles=[pts, reg_moy, plot_reg_tot, plot_reg_humide])
        # Sauvegarde de la figure au format png
        plt.savefig(os.path.join(path_indice, "phi_%d_%.1f.png" % (nb_interval, pourcentage)), dpi=300)
        plt.show()
 
        #ESTIMER PHI (COEFF DE PRIESTLEY-TAYLOR)
        t_min_hum = y_min_hum
        slope_sec = -18.813213
        intercept_sec = 3101.330539
        temp_max = slope_sec * fvc + intercept_sec
        stats_temp_max=get_stats(temp_max)
        #hist(temp_max)
        #create_tif(temp_max, "temp_max_%d_%.1f.tif" % (nb_interval, pourcentage))
        phi = 1.26 * (temp_max - temp_surf ) / (temp_max - t_min_hum)
        stats_phi=get_stats(phi)
        #hist(phi)
        #create_tif(phi, "phi_%d_%.1f_ts.tif" % (nb_interval, pourcentage))
        print("Nombre de valeurs négative : %d" % (phi < 0).sum())
        print("Nombre de valeurs > 1,26 : %d" % (phi > 1.26).sum())
        val_negative=((phi < 0).sum())
        val_sup_1_26=((phi > 1.26).sum())
 
        #CALCULER EF
        tmoy = temp_surf
        delta = (get_e_sat(tmoy) / tmoy) #* ((6790.4985 / tmoy) - 5.02808)
        stats_delta=get_stats(delta)
        #hist(delta)
        #create_tif(delta, "delta_%d_%.1f.tif" % (nb_interval, pourcentage))
        # gamma : constante psychométrique
        gamma = 66
        EF_WDI = delta * phi / (delta + gamma)
        stats_EF=get_stats(EF_WDI)
        #hist(EF_WDI)
        #create_tif(EF_WDI, "EF_%d_%.1f_ts.tif" % (nb_interval, pourcentage))
 
        #STOCKAGE DES STATS
 
        res_1_tour=list()
 
            #méthode de calcul de EF
        res_1_tour.append("WDI")
            #nombre d intervalle
        res_1_tour.append(i)
            #pourcentage de points
        res_1_tour.append(k)
 
        #pour les points moyens
            #R2
        res_1_tour.append(reg_h_moy[2] ** 2)
            #pente
        res_1_tour.append(reg_h_moy[0])
            #intercept
        res_1_tour.append(reg_h_moy[1])
            #R2
        res_1_tour.append(reg_s_moy[2] ** 2)
            #pente
        res_1_tour.append(reg_s_moy[0])
            #intercept
        res_1_tour.append(reg_s_moy[1])
 
        #pour l'ensemble des points
            #R2
        res_1_tour.append(reg_h_tot[2] ** 2)
            #pente
        res_1_tour.append(reg_h_tot[0])
            #intercept
        res_1_tour.append(reg_h_tot[1])
            #R2
        res_1_tour.append(reg_s_tot[2] ** 2)
            #pente
        res_1_tour.append(reg_s_tot[0])
            #intercept
        res_1_tour.append(reg_s_tot[1])
 
        #pour la temperature max
            #valeur min
        res_1_tour.append(stats_temp_max[0])
            #valeur moy
        res_1_tour.append(stats_temp_max[2])
            #valeur max
        res_1_tour.append(stats_temp_max[1])
 
        #pour le coefficient de priest-taylor(phi)
            #nombre de valeur negative
        res_1_tour.append(val_negative)
            #nombre de valeur superieur a 1.26
        res_1_tour.append(val_sup_1_26)
            #valeur min
        res_1_tour.append(stats_phi[0])
            #valeur moy
        res_1_tour.append(stats_phi[2])
            #valeur max
        res_1_tour.append(stats_phi[2])
 
        #pour la pente de la droite de saturation de l air en vapeur d eau (delta)
            #valeur min
        res_1_tour.append(stats_delta[0])
            #valeur moy
        res_1_tour.append(stats_delta[2])
            #valeur max
        res_1_tour.append(stats_delta[1])
 
        #pour EF 
            #valeur min
        res_1_tour.append(stats_EF[0])
            #valeur moy
        res_1_tour.append(stats_EF[2])
            #valeur max
        res_1_tour.append(stats_EF[1])

mon problème que a chaque fois je tourne le script il stock que la dernière valeurs alors que les autres valeurs sont supprimé

j'ai besoin d'une boucle afin de stocker les valeurs dans un tableau a chaque fois que la boucle tourne et a chaque fois que le nombre d'intervalle ou pourcentage change !!!

merci d'avance