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amaury-charl.reyt 3 years ago
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  1. 8
      KNN_Mark1.py

8
KNN_Mark1.py

@ -6,7 +6,8 @@ def lancer(k, date, temp_moy, temp_ref, donnees):
print(k) print(k)
print(donnees_point) print(donnees_point)
#print(temp_num_jour) #print(temp_num_jour)
kPlusProches(k, donnees_point, donnees) lst_k_plus_proches = kPlusProches(k, donnees_point, donnees)
PuissanceMoyenne(lst_k_plus_proches)
#estBissextile(an) #estBissextile(an)
def lecture(fichier): def lecture(fichier):
@ -124,10 +125,11 @@ def distance(donnees, donneespoint, i):
z2 = donneespoint[2] z2 = donneespoint[2]
return ((d_final)**2)+((y1-y2)**2)+((z1-z2)**2) return ((d_final)**2)+((y1-y2)**2)+((z1-z2)**2)
def PuissanceMoyenne(lst,dist): def PuissanceMoyenne(lst_k_plus_proches):
"""Calcule la moyenne de distances entre les points """ """Calcule la moyenne de distances entre les points """
lecture("pic-journalier-consommation.csv") lecture("pic-journalier-consommation.csv")
conso_moy = sum() / len() conso_moy = sum() / len(lst_k_plus_proches)
return conso_moy
def recup1(): def recup1():
k = 5 #value1.get() k = 5 #value1.get()

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