random generation for Dataset
This commit is contained in:
Benjamin Bertrand
parent
0180f5a37f
commit
f7b31425e2
@ -8,6 +8,7 @@
|
||||
#
|
||||
|
||||
from math import sqrt, ceil
|
||||
from random import randint, uniform, gauss
|
||||
|
||||
class Dataset(list):
|
||||
""" A dataset (a list) with statistics and latex rendering methods
|
||||
@ -25,6 +26,71 @@ class Dataset(list):
|
||||
28.86607004772212
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
def random(cls, length, data_name = "Valeurs", \
|
||||
distrib = gauss, rd_args = (0,1), \
|
||||
nbr_format = lambda x:round(x,2), \
|
||||
v_min = None, v_max = None, \
|
||||
exact_mean = None):
|
||||
""" Create a random Dataset.
|
||||
|
||||
:param length: length of the dataset
|
||||
:param distrib: Distribution of the data set. It can be a function or string from ["randint", "uniform", "gauss"]
|
||||
:param rd_args: arguments to pass to distrib
|
||||
:param nbr_format: function which format value
|
||||
:param v_min: minimum accepted value
|
||||
:param v_max: maximum accepted value
|
||||
:param exact_mean: if set, the last generated number will be create in order that the computed mean is exacly equal to "exact_mean"
|
||||
|
||||
: Exemple:
|
||||
>>> Dataset.random(10)
|
||||
>>> Dataset.random(10, distrib = uniform, rd_args = (5, 10))
|
||||
>>> Dataset.random(10, distrib = "uniform", rd_args = (5, 10))
|
||||
>>> Dataset.random(10, v_min = 0)
|
||||
>>> Dataset.random(10, exact_mean = 0)
|
||||
>>> Dataset.random(10, distrib = gauss, rd_args = (50,20), nbr_format = int)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
# if exact_mean is set, we create automaticaly only length-1 value
|
||||
if exact_mean != None:
|
||||
length = length - 1
|
||||
|
||||
# build function to test created values
|
||||
if v_min == None:
|
||||
v1 = lambda x: True
|
||||
else:
|
||||
v1 = lambda x: x >= v_min
|
||||
if v_max == None:
|
||||
v2 = lambda x: True
|
||||
else:
|
||||
v2 = lambda x: x <= v_max
|
||||
validate = lambda x : v1(x) and v2(x)
|
||||
|
||||
# get distrib function
|
||||
distribs = {"gauss": gauss, "uniform": uniform, "randint":randint}
|
||||
try:
|
||||
distrib(*rd_args)
|
||||
except TypeError:
|
||||
distrib = distribs[distrib]
|
||||
|
||||
# building values
|
||||
data = []
|
||||
for _ in range(length):
|
||||
valid = False
|
||||
while not valid:
|
||||
v = nbr_format(distrib(*rd_args))
|
||||
valid = validate(v)
|
||||
data.append(v)
|
||||
|
||||
# Build last value
|
||||
if exact_mean != None:
|
||||
last_v = nbr_format((length+1) * exact_mean - sum(data))
|
||||
if not validate(last_v):
|
||||
raise ValueError("Can't build the last value. Conflict between v_min/v_max and exact_mean")
|
||||
data.append(last_v)
|
||||
|
||||
return cls(data, data_name = data_name)
|
||||
|
||||
def __init__(self, data = [], data_name = "Valeurs"):
|
||||
"""
|
||||
Create a numeric data set
|
||||
@ -46,6 +112,9 @@ class Dataset(list):
|
||||
except TypeError:
|
||||
self += [data]
|
||||
|
||||
# --------------------------
|
||||
# Stat tools
|
||||
|
||||
def effectif_total(self):
|
||||
return len(self)
|
||||
|
||||
@ -122,199 +191,9 @@ class Dataset(list):
|
||||
"""
|
||||
return quartile * self.effectif_total() / 4
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------
|
||||
# Rendu latex
|
||||
|
||||
def moyenne_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}"):
|
||||
"""
|
||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
|
||||
: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)
|
||||
|
||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
"""
|
||||
moy = self.moyenne()
|
||||
latex = moy_cara + " &=& "
|
||||
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)
|
||||
latex += "\t &=& {moy:.2f}".format(moy=moy)
|
||||
|
||||
return latex
|
||||
|
||||
def variance_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V"):
|
||||
"""
|
||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
|
||||
: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)
|
||||
|
||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
"""
|
||||
moy = self.moyenne()
|
||||
var = self.variance()
|
||||
|
||||
latex = var_cara + " &=& "
|
||||
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)
|
||||
latex += "\t &=& \\frac{ "
|
||||
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
|
||||
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)
|
||||
|
||||
return latex
|
||||
|
||||
def ecart_type_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V", ecar_cara = "\\sigma"):
|
||||
"""
|
||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
|
||||
: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)
|
||||
|
||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
"""
|
||||
ecart = self.ecart_type()
|
||||
|
||||
# On récupère le calcul de la variance
|
||||
latex = self.variance_latex(val_cara, eff_cara, end_cara, moy_cara, var_cara)
|
||||
latex += "\n\n"
|
||||
|
||||
# On y ajoute celui de l'écart-type (ya un soucis ici à cause du conflit entre format et {
|
||||
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
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------
|
||||
# Rendu latex
|
||||
|
||||
def moyenne_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}"):
|
||||
"""
|
||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
|
||||
: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)
|
||||
|
||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
"""
|
||||
moy = self.moyenne()
|
||||
latex = moy_cara + " &=& "
|
||||
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)
|
||||
latex += "\t &=& {moy:.2f}".format(moy=moy)
|
||||
|
||||
return latex
|
||||
|
||||
def variance_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V"):
|
||||
"""
|
||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
|
||||
: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)
|
||||
|
||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
"""
|
||||
moy = self.moyenne()
|
||||
var = self.variance()
|
||||
|
||||
latex = var_cara + " &=& "
|
||||
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)
|
||||
latex += "\t &=& \\frac{ "
|
||||
for (i,v) in enumerate(self.valeurs):
|
||||
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)
|
||||
|
||||
return latex
|
||||
|
||||
def ecart_type_latex(self, val_cara = "x", eff_cara = "n", end_cara = "p", moy_cara= "\\bar{x}", var_cara = "V", ecar_cara = "\\sigma"):
|
||||
"""
|
||||
Renvoie le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
|
||||
: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)
|
||||
|
||||
:return: le code latex pour afficher le calcul de la moyenne
|
||||
"""
|
||||
ecart = self.ecart_type()
|
||||
|
||||
# On récupère le calcul de la variance
|
||||
latex = self.variance_latex(val_cara, eff_cara, end_cara, moy_cara, var_cara)
|
||||
latex += "\n\n"
|
||||
|
||||
# On y ajoute celui de l'écart-type (ya un soucis ici à cause du conflit entre format et {
|
||||
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
|
||||
|
||||
def quartiles_latex(self):
|
||||
""" Renvoie le code latex pour afficher le calcul des quartiles
|
||||
|
||||
:return : le code latex pour afficher le calcul des quartiles
|
||||
"""
|
||||
latex = self.quartile_latex()
|
||||
latex += self.quartile_latex(1)
|
||||
latex += self.quartile_latex(3)
|
||||
|
||||
return latex
|
||||
|
||||
def quartile_latex(self, quartile = 2):
|
||||
""" Renvoie le code latex pour afficher le calcul du quartile
|
||||
|
||||
:param quartile: numéro du quartile
|
||||
|
||||
:return : le code latex pour afficher le calcul du quartile
|
||||
"""
|
||||
if quartile == 2 : # médiane
|
||||
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 $Me = {val_q}$
|
||||
"""
|
||||
else:
|
||||
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 $Q_{q} = {val_q}$
|
||||
"""
|
||||
posi_q_ceil , posi_q = self.posi_quartile(quartile)
|
||||
val_q = self.quartile(quartile)
|
||||
|
||||
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)
|
||||
|
||||
return latex
|
||||
|
||||
def tabular_latex(self, nbr_lines = 1):
|
||||
""" Latex code to display dataset as a tabular """
|
||||
d_per_line = self.effectif_total() // nbr_lines
|
||||
@ -336,41 +215,6 @@ On a ainsi $Q_{q} = {val_q}$
|
||||
|
||||
return latex
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
valeurs = [65, 75, 85, 95, 105, 115, 125, 135]
|
||||
valeurs.sort()
|
||||
print(valeurs)
|
||||
effectifs = [ 15, 2, 21, 24, 12, 9, 5, 2]
|
||||
|
||||
|
||||
s = Dataset()
|
||||
|
||||
s.set_values(valeurs, effectifs)
|
||||
print(s.effectif_total)
|
||||
|
||||
print(s.valeurs)
|
||||
print(s.effectifs)
|
||||
print(s.data)
|
||||
|
||||
# print(s.tabular_latex())
|
||||
|
||||
# print("Moyenne ", s.moyenne())
|
||||
# print(s.variance())
|
||||
# print(s.ecart_type())
|
||||
|
||||
print("\n-----------------------\n")
|
||||
print(s.moyenne_latex())
|
||||
print("\n-----------------------\n")
|
||||
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))
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# -----------------------------
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user