You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

73 lines
2.3 KiB

2 years ago
import numpy as np
2 years ago
2 years ago
def lecture(name):
lst_date = []
lst_conso = []
lst_t_moy = []
lst_t_ref = []
with open(name) as fic:
fic.readline()
for ligne in fic:
date,conso, t_moy, t_ref = ligne.split(';')
lst_date.append(date)
lst_conso.append(float(conso))
lst_t_moy.append(float(t_moy))
lst_t_ref.append(float(t_ref))
return(np.array(lst_date), np.array(lst_conso), np.array(lst_t_moy), np.array(lst_t_ref))
def estBissextile(a):
"""regarde si l'année correspond à une année bissextile"""
return (a%4==0 and a%100!=0) or a%400==0
2 years ago
def distance (pos1, pos2):
"""Fonction distance qui prend en paramètre 2 tuples (Numéro du jour, Température moyenne, température de référence) et qui renvoie un nombre réel représentant la distance euclidienne"""
2 years ago
x1, y1, z1 = pos1
x2, y2, z2 = pos2
diff_njour1, diff_njour2 = x1-x2, x2-x1
if (x1-x2) <= (x2-x1):
diff = x1-x2
else:
diff = x2-x1
return ((diff)**2)+((y1-y2)**2)+((z1-z2)**2)
2 years ago
def kPlusProches(echantillon, donnees, k):
""" à reprendre : CHAOS """
2 years ago
voisins = []
for i in range(len(donnees)):
date, conso, t_moy = donnees[i]
d = distance(echantillon, (date, conso, t_moy))
voisins.append((d, i))
voisins = sorted(voisins)
2 years ago
return [voisins[i][1] for i in range(k)]
def numeroJour(date):
"""Donne le numéro du jour dans l'année de la date "2442-04-24" """
date = date.split('-')
a, m, j = date
a, m, j = int(a), int(m), int(j)
if (estBissextile(int(a))):
mois = (0,31,60,91,121,152,182,213,244,274,305,335,366)
else:
mois = (0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334,365)
return mois[m-1] + j
def PuissanceMoyenne(lst):
"""renvoie la puissance moyenne, prend en entrée une liste triée en fonction de la distance"""
2 years ago
def triAvecIndices(lst):
tab_i= []
tab = []
for i in range(len(lst)):
tab_i.append(i)
tab = list(zip(lst, tab_i))
return tab
num_jour = []
2 years ago
dates, consos, t_moys, t_refs = lecture("pic-journalier-consommation.csv")
for date in dates:
num_jour.append(numeroJour(date))
2 years ago
coords = list(zip(num_jour, t_moys, t_refs))
print(coords)
print(kPlusProches((80, 14, 9), coords, 4))