random generation for Dataset
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Benjamin Bertrand
parent
0180f5a37f
commit
f7b31425e2
@ -8,6 +8,7 @@
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#
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#
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from math import sqrt, ceil
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from math import sqrt, ceil
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from random import randint, uniform, gauss
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class Dataset(list):
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class Dataset(list):
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""" A dataset (a list) with statistics and latex rendering methods
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""" A dataset (a list) with statistics and latex rendering methods
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@ -24,6 +25,71 @@ class Dataset(list):
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>>> s.sd()
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>>> s.sd()
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28.86607004772212
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28.86607004772212
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"""
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"""
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@classmethod
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def random(cls, length, data_name = "Valeurs", \
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distrib = gauss, rd_args = (0,1), \
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nbr_format = lambda x:round(x,2), \
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v_min = None, v_max = None, \
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exact_mean = None):
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""" Create a random Dataset.
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:param length: length of the dataset
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:param distrib: Distribution of the data set. It can be a function or string from ["randint", "uniform", "gauss"]
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:param rd_args: arguments to pass to distrib
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:param nbr_format: function which format value
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:param v_min: minimum accepted value
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:param v_max: maximum accepted value
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:param exact_mean: if set, the last generated number will be create in order that the computed mean is exacly equal to "exact_mean"
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: Exemple:
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>>> Dataset.random(10)
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>>> Dataset.random(10, distrib = uniform, rd_args = (5, 10))
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>>> Dataset.random(10, distrib = "uniform", rd_args = (5, 10))
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>>> Dataset.random(10, v_min = 0)
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>>> Dataset.random(10, exact_mean = 0)
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>>> Dataset.random(10, distrib = gauss, rd_args = (50,20), nbr_format = int)
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"""
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# if exact_mean is set, we create automaticaly only length-1 value
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if exact_mean != None:
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length = length - 1
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# build function to test created values
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if v_min == None:
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v1 = lambda x: True
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else:
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v1 = lambda x: x >= v_min
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if v_max == None:
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v2 = lambda x: True
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else:
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v2 = lambda x: x <= v_max
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validate = lambda x : v1(x) and v2(x)
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# get distrib function
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distribs = {"gauss": gauss, "uniform": uniform, "randint":randint}
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try:
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distrib(*rd_args)
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except TypeError:
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distrib = distribs[distrib]
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# building values
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data = []
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for _ in range(length):
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valid = False
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while not valid:
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v = nbr_format(distrib(*rd_args))
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valid = validate(v)
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data.append(v)
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# Build last value
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if exact_mean != None:
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last_v = nbr_format((length+1) * exact_mean - sum(data))
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if not validate(last_v):
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raise ValueError("Can't build the last value. Conflict between v_min/v_max and exact_mean")
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data.append(last_v)
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return cls(data, data_name = data_name)
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def __init__(self, data = [], data_name = "Valeurs"):
|
def __init__(self, data = [], data_name = "Valeurs"):
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"""
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"""
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||||||
@ -46,6 +112,9 @@ class Dataset(list):
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except TypeError:
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except TypeError:
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self += [data]
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self += [data]
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# --------------------------
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# Stat tools
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def effectif_total(self):
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def effectif_total(self):
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return len(self)
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return len(self)
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@ -122,199 +191,9 @@ class Dataset(list):
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"""
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"""
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return quartile * self.effectif_total() / 4
|
return quartile * self.effectif_total() / 4
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# --------------------------
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# --------------------------
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# Rendu latex
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# Rendu latex
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def moyenne_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}"):
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"""
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Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
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:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
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||||||
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
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||||||
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
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:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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"""
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moy = self.moyenne()
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latex = moy_cara + " &=& "
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||||||
latex += "\\frac{{{x}_1 \\times {n}_1 + {x}_2 \\times {n}_2 + ... + {x}_{p} \\times {n}_{p}}}{{{n}_1 + {n}_2 + ... + {n}_p}} \\\\ \n".format(x = val_cara, n=eff_cara, p = end_cara)
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||||||
latex += "\t &=& \\frac{"
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||||||
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
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latex += "{x:.2f} \\times {p:.2f} + ".format(x = v, p = self.effectifs[i])
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||||||
latex = latex[:-2] # on enlève le + et l'espace de fin de calcul
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||||||
latex += "}}{{{eff_tot}}}\\\\ \n".format(eff_tot = self.effectif_total)
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latex += "\t &=& {moy:.2f}".format(moy=moy)
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return latex
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def variance_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V"):
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"""
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||||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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||||||
:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
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||||||
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
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||||||
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
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||||||
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
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||||||
:param var_var: nom de la variance (V par défaut)
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||||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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"""
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moy = self.moyenne()
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var = self.variance()
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latex = var_cara + " &=& "
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||||||
latex += "\\frac{{ {n}_1 ({x}_1 - {moy})^2 + {n}_2 ({x}_2 - {moy})^2 + ... + {n}_{p} ({x}_{p} - {moy})^2}}{{{n}_1 + {n}_2 + ... + {n}_p}}\\\\ \n".format(x = val_cara, n=eff_cara, p = end_cara, moy = moy_cara)
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||||||
latex += "\t &=& \\frac{ "
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|
||||||
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
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||||||
latex += "{p:.2f} ({x:.2f} - {moy:.2f})**2 + ".format(p = self.effectifs[i], x = v, moy = moy)
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latex = latex[:-2] # on enlève le + et l'espace de fin de calcul
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||||||
latex += "}}{{{eff_tot}}}\\\\ \n".format(eff_tot = self.effectif_total)
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||||||
latex += "\t &=& {var:.2f}".format(var = var)
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return latex
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def ecart_type_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V", ecar_cara = "\\sigma"):
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||||||
"""
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||||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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||||||
:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
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||||||
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
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|
||||||
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
|
|
||||||
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
|
|
||||||
:param var_var: nom de la variance (V par défaut)
|
|
||||||
:param ecar_var: nom de la variance (V par défaut)
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:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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"""
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ecart = self.ecart_type()
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# On récupère le calcul de la variance
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latex = self.variance_latex(val_cara, eff_cara, end_cara, moy_cara, var_cara)
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latex += "\n\n"
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||||||
# On y ajoute celui de l'écart-type (ya un soucis ici à cause du conflit entre format et {
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latex += "{ecar_cara} &=& \\sqrt{{{var_cara}}} \\\\ \n".format(ecar_cara = ecar_cara, var_cara = var_cara)
|
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||||||
latex += "\t &=& {ecart:.2f}".format(ecart = ecart)
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return latex
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# --------------------------
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# Rendu latex
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def moyenne_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}"):
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"""
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||||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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||||||
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||||||
:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
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||||||
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
|
|
||||||
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
|
|
||||||
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
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|
||||||
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||||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
|
||||||
"""
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||||||
moy = self.moyenne()
|
|
||||||
latex = moy_cara + " &=& "
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|
||||||
latex += "\\frac{{{x}_1 \\times {n}_1 + {x}_2 \\times {n}_2 + ... + {x}_{p} \\times {n}_{p}}}{{{n}_1 + {n}_2 + ... + {n}_p}} \\\\ \n".format(x = val_cara, n=eff_cara, p = end_cara)
|
|
||||||
latex += "\t &=& \\frac{"
|
|
||||||
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
|
|
||||||
latex += "{x:.2f} \\times {p:.2f} + ".format(x = v, p = self.effectifs[i])
|
|
||||||
latex = latex[:-2] # on enlève le + et l'espace de fin de calcul
|
|
||||||
latex += "}}{{{eff_tot}}}\\\\ \n".format(eff_tot = self.effectif_total)
|
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||||||
latex += "\t &=& {moy:.2f}".format(moy=moy)
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||||||
return latex
|
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||||||
def variance_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V"):
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"""
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||||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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||||||
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:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
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||||||
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
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||||||
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
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||||||
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
|
|
||||||
:param var_var: nom de la variance (V par défaut)
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||||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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"""
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moy = self.moyenne()
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||||||
var = self.variance()
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||||||
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||||||
latex = var_cara + " &=& "
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||||||
latex += "\\frac{{ {n}_1 ({x}_1 - {moy})^2 + {n}_2 ({x}_2 - {moy})^2 + ... + {n}_{p} ({x}_{p} - {moy})^2}}{{{n}_1 + {n}_2 + ... + {n}_p}}\\\\ \n".format(x = val_cara, n=eff_cara, p = end_cara, moy = moy_cara)
|
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||||||
latex += "\t &=& \\frac{ "
|
|
||||||
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
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||||||
latex += "{p:.2f} ({x:.2f} - {moy:.2f})**2 + ".format(p = self.effectifs[i], x = v, moy = moy)
|
|
||||||
latex = latex[:-2] # on enlève le + et l'espace de fin de calcul
|
|
||||||
latex += "}}{{{eff_tot}}}\\\\ \n".format(eff_tot = self.effectif_total)
|
|
||||||
latex += "\t &=& {var:.2f}".format(var = var)
|
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||||||
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|
||||||
return latex
|
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||||||
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||||||
def ecart_type_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V", ecar_cara = "\\sigma"):
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||||||
"""
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||||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
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||||||
|
|
||||||
:param val_cara: caractère représentant les valeurs (x par défaut)
|
|
||||||
:param eff_cara: caractère représentant les effectifs (n par défaut)
|
|
||||||
:param end_cara: caractère représentant le nombre de valeurs (p par défaut)
|
|
||||||
:param moy_cara: nom de la moyenne (\\bar{x} par défaut)
|
|
||||||
:param var_var: nom de la variance (V par défaut)
|
|
||||||
:param ecar_var: nom de la variance (V par défaut)
|
|
||||||
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||||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
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||||||
"""
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||||||
ecart = self.ecart_type()
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||||||
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||||||
# On récupère le calcul de la variance
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||||||
latex = self.variance_latex(val_cara, eff_cara, end_cara, moy_cara, var_cara)
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||||||
latex += "\n\n"
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||||||
|
|
||||||
# On y ajoute celui de l'écart-type (ya un soucis ici à cause du conflit entre format et {
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|
||||||
latex += "{ecar_cara} &=& \\sqrt{{{var_cara}}} \\\\ \n".format(ecar_cara = ecar_cara, var_cara = var_cara)
|
|
||||||
latex += "\t &=& {ecart:.2f}".format(ecart = ecart)
|
|
||||||
|
|
||||||
return latex
|
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||||||
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||||||
def quartiles_latex(self):
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||||||
""" Renvoie le code latex pour afficher le calcul des quartiles
|
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||||||
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||||||
:return : le code latex pour afficher le calcul des quartiles
|
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||||||
"""
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||||||
latex = self.quartile_latex()
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||||||
latex += self.quartile_latex(1)
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||||||
latex += self.quartile_latex(3)
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||||||
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||||||
return latex
|
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||||||
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||||||
def quartile_latex(self, quartile = 2):
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||||||
""" Renvoie le code latex pour afficher le calcul du quartile
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||||||
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||||||
:param quartile: numéro du quartile
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||||||
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|
||||||
:return : le code latex pour afficher le calcul du quartile
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||||||
"""
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||||||
if quartile == 2 : # médiane
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||||||
quartile_tpl = """ Position de la médiane: $\\dfrac{{\\mbox{{effectif total}}}}{{2}} = \\dfrac{{{eff_tot}}}{{2}} = {posi_q}$. Donc la médiane se trouve à la position: {posi_q_ceil}.
|
|
||||||
|
|
||||||
On a ainsi $Me = {val_q}$
|
|
||||||
"""
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||||||
else:
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|
||||||
quartile_tpl = """ Position de $Q_{q}$: $\\dfrac{{{q} \\times \\mbox{{effectif total}}}}{{4}} = \\dfrac{{{q} \\times {eff_tot}}}{{4}} = {posi_q}$. Donc $Q_{q}$ se trouve à la position: {posi_q_ceil}.
|
|
||||||
|
|
||||||
On a ainsi $Q_{q} = {val_q}$
|
|
||||||
"""
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|
||||||
posi_q_ceil , posi_q = self.posi_quartile(quartile)
|
|
||||||
val_q = self.quartile(quartile)
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||||||
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|
||||||
latex = quartile_tpl.format(eff_tot = self.effectif_total, q = quartile, posi_q = posi_q, posi_q_ceil = posi_q_ceil, val_q = val_q)
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|
||||||
|
|
||||||
return latex
|
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||||||
|
|
||||||
def tabular_latex(self, nbr_lines = 1):
|
def tabular_latex(self, nbr_lines = 1):
|
||||||
""" Latex code to display dataset as a tabular """
|
""" Latex code to display dataset as a tabular """
|
||||||
d_per_line = self.effectif_total() // nbr_lines
|
d_per_line = self.effectif_total() // nbr_lines
|
||||||
@ -336,41 +215,6 @@ On a ainsi $Q_{q} = {val_q}$
|
|||||||
|
|
||||||
return latex
|
return latex
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == '__main__':
|
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||||||
valeurs = [65, 75, 85, 95, 105, 115, 125, 135]
|
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||||||
valeurs.sort()
|
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||||||
print(valeurs)
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||||||
effectifs = [ 15, 2, 21, 24, 12, 9, 5, 2]
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||||||
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||||||
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||||||
s = Dataset()
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s.set_values(valeurs, effectifs)
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print(s.effectif_total)
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||||||
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||||||
print(s.valeurs)
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||||||
print(s.effectifs)
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||||||
print(s.data)
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||||||
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||||||
# print(s.tabular_latex())
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||||||
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||||||
# print("Moyenne ", s.moyenne())
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||||||
# print(s.variance())
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||||||
# print(s.ecart_type())
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||||||
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||||||
print("\n-----------------------\n")
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||||||
print(s.moyenne_latex())
|
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||||||
print("\n-----------------------\n")
|
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||||||
print(s.variance_latex())
|
|
||||||
print("\n-----------------------\n")
|
|
||||||
print(s.ecart_type_latex())
|
|
||||||
|
|
||||||
# print(s.quartiles())
|
|
||||||
print("\n-----------------------\n")
|
|
||||||
print(s.quartile_latex())
|
|
||||||
print(s.quartile_latex(1))
|
|
||||||
print(s.quartile_latex(3))
|
|
||||||
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||||||
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|
||||||
|
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||||||
# -----------------------------
|
# -----------------------------
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||||||
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