, énoncé 2012
#coding:latin-1
import urllib, os, os.path, numpy
def charge_donnees (nom = "donnees_enquete_2003_television.txt") :
if os.path.exists (nom) :
# si le fichier existe (il a déjà été téléchargé une fois)
f = open (nom, "r")
text = f.read ()
f.close ()
else :
# si le fichier n'existe pas
link = "http://www.xavierdupre.fr/enseignement/td_python/" + \
"python_td_minute/data/examen/" + nom
url = urllib.urlopen (link)
text = url.read ()
# on enregistre les données pour éviter de les télécharger une seconde fois
f = open (nom, "w")
f.write (text)
f.close ()
lines = text.split ("\n")
lines = [ l.split("\t") for l in lines if len(l) > 3 ]
lines = [ [ "0" if s.strip() == "" else s for s in l ] for l in lines ]
return lines
donnees = charge_donnees ()
colonne = donnees [0]
matrice = numpy.array (donnees [1:], dtype=float)
# quelques exemples d'utilisation du module numpy
petite_matrice = matrice [0:5,2:4]
print petite_matrice
# dimension d'une matrice
print petite_matrice.shape
# multiplication terme à terme
vecteur = petite_matrice [:,0] * petite_matrice [:,1]
print vecteur
# sum
print vecteur.sum ()
# changer une valeur selon une condition
petite_matrice [ petite_matrice [:,1] == 1, 1] = 5
print petite_matrice
# ne conserver que certaines lignes de la matrice
m = petite_matrice [ petite_matrice[:,1] == 5,: ]
print m
# créer une matrice 10x2 avec des zéros
m = numpy.zeros( (10,2) )
# trier les lignes selon la première colonne
tr = numpy.sort (petite_matrice, 0)
# dessiner deux courbes
def dessin_temperature (temperature) :
import pylab
u = [ t[3] for t in temperature ]
v = [ t[4] for t in temperature ]
pylab.plot (u)
pylab.plot (v)
pylab.show()
File: td_note_2012.tex, line 41
POIDLOG POIDSF cLT1FREQ cLT2FREQ 0.8894218317 4766.8652013 2 1 2.740069772 14685.431344 6 2
File: td_note_2012.tex, line 106
temperature = charge_donnees("cannes_charleville_2010_max_t.txt")
File: td_note_2012.tex, line 119
def dessin_temperature (temperature) :
import pylab
u = [ t[3] for t in temperature ]
v = [ t[4] for t in temperature ]
pylab.plot (u)
pylab.plot (v)
pylab.show()
, correction 2012
# coding: latin-1
# ce fichier contient le programme fournit au début de l'examen
# http://www.xavierdupre.fr/enseignement/examen_python/python_examen_2011_2012.py
from td_note_2012_enonce import *
import numpy, pylab
########################################################################
# exercice 1
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# question 1 (+1=1p)
donnees = charge_donnees ()
colonne = donnees [0]
matrice = numpy.array (donnees [1:], dtype=float)
mat = matrice
mat = mat [ mat [:,3] > 0, : ]
# question 2 (+1=2p)
mat [ mat[:,3] == 1, 3 ] = 24
mat [ mat[:,3] == 2, 3 ] = 24*7
mat [ mat[:,3] == 3, 3 ] = 24*30
# question 3 (+1=3p)
res = mat [:,2] / mat [:,3]
print res.sum() / res.shape [0] # 0.111 ~ 11,1% du temps passé devant la télévision
print res.sum() / res.shape [0] * 24 # soit 2h40min
# question 4 (+2=5p)
m = mat[:,1] * mat[:,2] / mat[:,3]
print m.sum() / mat[:,1].sum() # 0.108 ~ 10,8%
# question 5 (+1=6p)
m = mat[ mat[:,2] > mat[:,3], : ]
print m # il y a deux personnes et la raison la plus probable est une erreur dans l'unité de temps
# question 6 (+2=8p)
res = numpy.sort (res, 0)
print res[res.shape[0]/2] # 0.083 ~ 8.3% = 2h
# question 7 (+2=10p)
pr = numpy.zeros ((mat.shape[0],4))
pr [:,0] = mat[:,2] / mat[:,3]
pr [:,1] = mat[:,1]
pr [:,2] = pr[:,0] * pr[:,1]
pr = numpy.sort (pr, 0)
total = pr[:,2].sum()
pr[0,3] = pr [0,2]
for i in xrange (1, pr.shape[0]) :
pr[i,3] = pr[i-1,3] + pr[i,2]
if pr[i,3]/total > 0.5 :
fin = i
break
print pr[fin,3] / pr[:fin+1,1].sum() # 0.0895 ~ 8.95%
########################################################################
# exercice 2
########################################################################
# question 1 (+1=1p)
temperature = charge_donnees("cannes_charleville_2010_max_t.txt")
def conversion_reel (temperature) :
return [ [ float (x) for x in l ] for l in temperature [1:] ]
temperature = conversion_reel(temperature)
#question 2 (+2=3p)
def valeur_manquante (temperature, c) :
for i in xrange (1, len (temperature)-1) :
if temperature [i][c] == -1000 :
temperature [i][c] = (temperature [i-1][c] + temperature [i+1][c]) / 2
valeur_manquante(temperature, 3)
valeur_manquante(temperature, 4)
def dessin_temperature (temperature) :
import pylab
u = [ t[3] for t in temperature ]
v = [ t[4] for t in temperature ]
pylab.plot (u)
pylab.plot (v)
pylab.show()
# on met en commentaire pour éviter de l'exécuter à chaque fois
# dessin_temperature(temperature)
# question 3 (+1=4p)
def distance (u,t) :
return (u-t)**2
# question 4 (+3=7p)
def somme_ecart (temperature, t1, t2, T) :
s = 0
for i in xrange (0, len(temperature)) :
if t1 < i < t2 :
s += distance (temperature[i][3], T) # charleville
else :
s += distance (temperature[i][4], T) # cannes
return s
# question 5 (+3=10p)
def minimisation (temperature, T) :
best = 1e10
t1t2 = None
for t1 in xrange (0,len(temperature)) :
for t2 in xrange (t1+1,len(temperature)) :
d = somme_ecart(temperature,t1,t2,T)
if best == None or d < best :
best = d
t1t2 = t1,t2
return t1t2, best
#for i in range (300,363) : print "*",somme_ecart (temperature, i, i+2, 20)
print temperature [191]
print temperature [266]
for T in range (15, 25) :
print T, "**",minimisation (temperature,T) # (191 = 11/7, 266 = 24/9) (attendre 2 minutes)
# question 6
# Le coût de l'algorithme est on O(n^2) car l'optimisation est une double boucle sur les températures.
# Passer des jours aux semaines, c'est utiliser des séries 7 fois plus courtes,
# l'optimisation sera 7^2 fois plus rapide.