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2e3a2f89ad
commit
65f1eb78d9
@ -1,7 +1,6 @@
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#!/usr/bin/env python3
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import sys, os
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import matplotlib.pyplot as plt
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from random import random, choice
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import numpy as np
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from time import sleep
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import argparse
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@ -11,27 +10,48 @@ from math import * # pour utliser les fonctions mathématiques dans l'option -f
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MNI TP3 - 27 janvier 2020
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Dylan Voisin - M1 Informatique Luminy
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Franck Palacios - M1 Informatique Luminy
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Cyril Colin - M1 Informatique Luminy
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Notes:
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- u1 et u2 ne semblent pas orthogonaux, ceci est dû à la non utilisation
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d'une échelle 1:1 pour l'affichage des points
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- u1 et u2 ne sont pas proportionnels par rapport à lambda mais à la
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distance entre le barycentre et le point le plus éloigné selon la
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composante x ou y
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distance entre le barycentre et la limite de la fenêtre
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- u1 est orienté «vers la droite» et u2 «vers le haut» dans ce programme
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- u1 et u2 apparaîssent comment des traits plutôt que des flèches car
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matplotlib gère mal l'affichage de vecteurs, et plt.arrow peut dans
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certains cas donner des têtes de flèche assez étranges selon le rapport
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y:x du nuage de point
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- le code n'a pas besoin d'être touché pour changer le comportement lors
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du lancement, exemples:
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* afficher un nuage de point selon cos(x) entre 0 et 1 (pas de 0.1 par
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défaut et inchangeable sauf dans le code):
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> python3 TP3_voisin.py -f "cos(x)" -m 1 -s
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* idem mais avec un bruit de 0.5 (-g applique le bruit -n BRUIT dès la génération)
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> python3 TP3_voisin.py -f "cos(x)" -m 1 -g -n 0.5 -s
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* afficher 10 boucles (avec bruit, défaut=10) avec la fonction sqrt(x)
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> python3 TP3_voisin.py -f "sqrt(x)" -m 10 -n 2 -l 10
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le délai entre chaque itération se fait avec le paramètre -d SECONDES (ex -d 2.5)
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* afficher les points contenus dans le fichier exemple.txt (format plus bas)
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> python3 TP3_voisin.py -i exemple.txt -s
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* les boucles, génération de bruit à l'initialisation sont également possible pour
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la lecture d'un fichier
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* on peut afficher l'aide via
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> python3 TP3_voisin.py -h
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Format du fichier d'entrée:
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x0 y0
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x1 y1
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…
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xn yn
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"""
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def acquérir_depuis_fichier(filename):
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# l_pts = []
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# with open(filename) as f:
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# for line in f:
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# split = line.split()
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# if len(split) == 2:
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# l_pts.append(list(map(float, split)))
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# return np.array(l_pts)
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return np.loadtxt(filename)
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def calc_barycentre(l_pts):
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x = sum(l_pts[:,0]) / len(l_pts)
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y = sum(l_pts[:,1]) / len(l_pts)
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@ -130,13 +150,11 @@ def get_info_affichage(l_pts):
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pb = min(l_pts, key = lambda x: x[1])
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pg = min(l_pts, key = lambda x: x[0])
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dist = min(max(l_pts[:,0]) - bary[0], max(l_pts[:,1]) - bary[1])
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# dist = max(map(lambda x: np.linalg.norm(x-bary), l_pts))
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dist_x = max(l_pts[:,0]) - min(l_pts[:,0])
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dist_y = max(l_pts[:,1]) - min(l_pts[:,1])
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x_range = min(l_pts[:,0]) - 0.1 * dist_x, max(l_pts[:,0]) + 0.1 * dist_x
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y_range = min(l_pts[:,1]) - 0.1 * dist_y, max(l_pts[:,1]) + 0.1 * dist_y
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u1, u2 = get_u1_u2_affichage(u1, u2, bary, dist_x, dist_y, pb, pg)
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# print(u1, u2)
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return u1, u2, x_range, y_range
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@ -148,7 +166,6 @@ def visualiser_nuage(l_pts):
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plt.scatter(l_pts[:,0], l_pts[:,1])
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ax.arrow(*bary, *u1, ec="red", fc="white")
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ax.arrow(*bary, *u2, ec="orange", fc="white")
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# ax.set_aspect('equal')
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plt.show()
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def animation_nuage(l_pts, loops=10, time_sleep=2, delta_bruit=3):
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@ -220,41 +237,20 @@ def main(argv):
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print("File", args.input, "not found.", file=sys.stderr)
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sys.exit(1)
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else:
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l_pts = acquérir_depuis_fichier(args.input)
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l_pts = np.loadtxt(args.input)
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else:
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l_pts = []
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n = args.max_dot_xval
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f = lambda x: eval(args.function) # fonction génératrice de la ditribution
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if args.generate_with_noise:
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l_pts = np.array([[i, f(i)] for i in np.arange(0, n, 0.1)])
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if args.generate_with_noise:
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delta_bruit = args.noise # bruit généré, 0 si on en veut aucun
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else:
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delta_bruit = 0
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for i in np.arange(0, n, 0.1):
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y = f(i) + choice((-1, 1)) * random() * delta_bruit/2
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l_pts.append([i, y])
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l_pts = np.array(l_pts)
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bruit = np.random.random(len(l_pts)) * 2 * delta_bruit - delta_bruit
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l_pts[:,1] += bruit # application du bruit
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if args.show:
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visualiser_nuage(l_pts)
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elif args.loop:
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animation_nuage(l_pts, args.loop, args.delay, args.noise)
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if __name__ == "__main__":
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# if len(sys.argv) == 2:
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# l_pts = acquérir_depuis_fichier(sys.argv[1])
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# else:
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# l_pts = []
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# n = 500 # nombre de points
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# f = lambda x: x/2 + 3 # fonction génératrice de la ditribution
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# delta_bruit = 10 # bruit généré, 0 si on en veut aucun
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# for i in range(n):
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# y = f(i) + choice((-1, 1)) * random() * delta_bruit/2
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# l_pts.append([i, y])
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# l_pts = np.array(l_pts)
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# # np.savetxt("pts.txt", l_pts, "%f")
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# u1, u2 = diagonaliser_matrice22(calc_matrice_corrélation(l_pts))[:2]
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# # print(f"{u1/np.linalg.norm(u1)=}\n{u2/np.linalg.norm(u2)=}")
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# visualiser_nuage(l_pts)
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# animation_nuage(l_pts, 20, delta_bruit=100)
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main(sys.argv[1:])
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