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Programmation multimédia/Jeux Python Discussion :

Affichage de sites polluants une zone [Python 3.X]


Sujet :

Programmation multimédia/Jeux Python

  1. #1
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    Par défaut Affichage de sites polluants une zone
    Bonjour à tous !

    J'aimerais coder un grillage découpé en zones. Des sites polluants sont répartis aléatoirement dans les zones avec une probabilité de rendre la zone contaminée.
    Ce qui donnerait grossièrement le schéma ci-dessous :
    Nom : Illustration du programme.png
Affichages : 32
Taille : 10,0 Ko

    J'ai besoin de votre aide afin de savoir comment s'y prendre en terme de programmation car je ne sais pas du tout comment démarrer (Plutôt une programmation orientée objet ou alors un code plus simple est envisageable dans mon cas ?).

    Merci d'avance pour vos réponses !

  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,

    C'est un peu vague comme demande, vous ne précisez aucune condition sur la distribution de probabilité, sur la façon dont vous quadrillez le plan, le seul de contamination, etc...

    Voici un code qui génère des points de contaminations aléatoires et qui propage la contamination autour du point d'une distance définie. Chaque point de la carte sera considéré comme contaminé si au moins N points de contaminations se trouvent à moins de la distance définie. Peut-être que vous pouvez partir de là...

    Nom : contamination.png
Affichages : 24
Taille : 26,8 Ko

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    import numpy as np
    import random
    import matplotlib
    matplotlib.use('tkAgg')
    import matplotlib.pyplot as plt
    contamination_range = 50
     
    # Matrix dimensions
    DIM_X = 800
    DIM_Y = 800
     
    # Generate random contaminated points
    contaminated_points = [(int(DIM_X*random.random()),int(DIM_Y*random.random())) for i in range(100)]
     
    # Initialize matrix
    M = np.zeros((DIM_X,DIM_Y))
     
    # Propagate individual contamination
    for point in contaminated_points :
        # Determine boundaries to check and avoid examinating the entire matrix
        min_x,max_x = max(point[0]-contamination_range,0), min(point[0]+contamination_range+1,DIM_X)
        min_y,max_y = max(point[1]-contamination_range,0), min(point[1]+contamination_range+1,DIM_Y)
     
        for i in range(min_x, max_x) :
            for j in range(min_y, max_y) :
                # Use circle equation for a surface
                d = (i-point[0])**2 + (j-point[1])**2
                if d <= contamination_range**2 : M[i,j]+=1
     
    # Plot results
    fig, ax = plt.subplots(1,2)
    ax[0].matshow(M)
    ax[0].set_title('Individual contamination', pad=20)
    # Check if field is contaminated
    contamination_threshold=5
    M[M<contamination_threshold]=0
    M[M>=contamination_threshold]=1
     
    ax[1].matshow(M)
    ax[1].set_title('Global contamination', pad=20)
    plt.show()

  3. #3
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    Bonjour et merci pour votre réponse,

    J'ai effectivement oublié de préciser que je souhaitais considérer une centaine de zones (donc un quadrillage de 10x10) et on considère une loi d'activation suivant une loi de Poisson aussi, on considère qu'une zone est contaminée et ce, dès le premier site activé à l'intérieur de celle-ci. La répartition des sites se fait de façon aléatoire et uniforme (j'avais oublié de préciser l'uniformité). Les zones contaminées n'ont pas d'influence sur les zones voisines et les sites activés n'ont pas d'incidence sur les sites actifs.

    Voilà pour les précisions .

    Je vais déjà essayer de me débrouiller avec ce que vous m'avez fourni.

    Encore merci !

  4. #4
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    Par défaut
    Bonjour à tous !

    J'ai avancé sur mon programme mais il ne me reste plus qu'une seule étape : Compter le nombre de zones qui sont colorées dans la figure ci-dessous :
    Nom : simu.PNG
Affichages : 16
Taille : 7,4 Ko
    Si quelqu'un a une idée sur la façon de faire, je suis preneur !

    Et le code qui va avec ma simulation :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import random
     
    dim = 100
    A = np.zeros((100,100)) # Génération des 100 zones
    m = 25
    sig_inf = 1
    sig_0 = 1
    Nep = 100
     
    nsites = int(np.round(Nep*np.log(2)*(sig_0/sig_inf)**m)) # Nombre de sites actifs moyen dans le volume
     
     
    Sites = [[int(dim*random.random()),int(dim*random.random())] for i in range(nsites)] # Distribution aléatoire des points dans la matrice
     
    class carre(): # Classe permettant de définir les carrés associées à chaque zone
        def __init__(self,x1,y1,x2,y2):
            self.x1 = x1
            self.x2 = x2
            self.y1 = y1
            self.y2 = y2
     
    liste_carres = [] # Liste contenant les zones de chaque éprouvette
     
    for j in range(0,91,10): # Remplissage de la liste des zones
        for k in range(0,91,10):
            liste_carres.append(carre(j,k+10,j+10,k))
     
    # print(liste_carres[0].x1) # Test du bon fonctionnement de la méthode
     
     
    for i in range(len(Sites)):
        for j in range(len(liste_carres)):
            x1 = liste_carres[j].x1
            x2 = liste_carres[j].x2
            y1 = liste_carres[j].y1
            y2 = liste_carres[j].y2
            if ((Sites[i][0] < x2 and Sites[i][0] >= x1) and #test pour savoir si un site est dans une zone
                (Sites[i][1] >= y2 and Sites[i][1] < y1)): 
                A[x1:x2,y2:y1] = 250
     
    for i in range (0,100,10): # Création du grillage horizontal
        for j in range (100):
            A[i,j]=800
     
    for i in range (0,100,10): # Création du grillage vertical
       for j in range (100):
           A[j,i]=800
     
    for i in range(len(Sites)): # Distinction des sites actifs dans la matrice
        A[Sites[i][0],Sites[i][1]] = 1000
     
    print("nsites = "+str(nsites))
     
     
    plt.matshow(A)
    Edit: j'ai trouvé la solution, je passe le sujet en résolu

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Cette discussion est résolue.

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