Discussion :

[hell-bananaz]

Bonjour,

Je cherche une manière de paramétré des courbes afin de mettre en forme des résultats expérimentaux. Voici les courbe que je veux affiné (il s'agit de la pression d'onde stationnaire dans un guide d'onde) :



J'imagine qu'il doit y avoir une fonction dans le module numpy capable de faire cela, mais laquelle? Je suis novice dans l’utilisation de python, merci d'être indulgent

Merci d'avance, bien cordialement,
Elliot

[lg_53]

Salut Eliot

Tu entends quoi par paramétrer ? Modifier la couleur, l'épaisseur du trait, le type de trait ? Ou bien tout autre chose ?
Présentes nous le code permettant de générer la figure que tu présentes également.

[hell-bananaz]

Bonjour, merci pour l'intérêt porté à mon problème lg_53.

Je me rend compte que ma question est trop vague. Par paramétrage j'entends bien l'équation de la courbe. Je sais par exemple qu'il y a une méthode Numpy permettant de trouver l'ordre d'un polynôme et son équation en fonction d'une courbe tracer avec des valeurs discrètes.
Je voulais donc savoir s'il existe une méthode pour se type de courbe ou généralisable à tout type de courbe? Le but ici est de tracer les valeurs expérimental (courbe présenté plus haut) et les valeur "lissées", permettant une courbe propre. Ici les courbe sont du type cos(x)+sin(x), je voulais savoir s'il est possible d'affiné le résultat.

voici le code :

Code :

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
m1 = np.loadtxt('/home/hell-bananaz/Documents/L2SPI/S3/TP acoustique/TP2/maillage_oo.txt')
d = m1[:,0]
p1 = m1[:,1]
p2 = m1[:,2]
p3 = m1[:,3]
p3[-1] = 4
 
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.plot(d, p1, 'k--', label='f = 173 Hz')
plt.plot(d, p2, 'r-.', label='f = 341 Hz')
plt.plot(d, p3, 'y--', label='f = 504 Hz')
plt.legend()
plt.ylabel('préssion')
plt.xlabel('distance')
 
plt.show

merci d'avance, bien cordialement, elliot

[marco056]

Si je comprends bien, tu veux modéliser la ou les courbes. Vois du côté de scipy-optimize, par exemple ici :
https://stackoverflow.com/questions/...mize-curve-fit

[lg_53]

C'est effectivement ce que marco te propose ce que tu cherches à faire je pense.
Un autre lien, qui vient compléter, et qui est toujours un bon réflexe : la notice de la fonction

https://docs.scipy.org/doc/scipy/ref...curve_fit.html

[hell-bananaz]

Bonjour,

Oui cette méthode à l'aire de bien correspondre à ce que je recherche, je test ça dès que j'ai un moment et je vous tiens au courant!

Merci beaucoup, bien cordialement, elliot