Suite de l'exo / 2
-
- Messages : 10348
- Enregistré le : lun. 30 août 2010 11:15
Re: Suite de l'exo / 2
En cherchant sur le web.
Je ne peux pas t'en dire plus, il faut bien que tu te débrouilles un peu, j'ai quand même l'impression de tout faire...
Bonne soirée
Je ne peux pas t'en dire plus, il faut bien que tu te débrouilles un peu, j'ai quand même l'impression de tout faire...
Bonne soirée
Re: Suite de l'exo / 2
ok je vais creuser.
Par contre comment tracer l'évolution de l’erreur relative (en pourcentage) en fonction de u ?
là je ne sais vraiment pas. j'ai ppurtant bien essayé.
à part qu'il faut utiliser matplotlib je vois pas :
- quoi mettre en x= ?
- et quoi mettre en y= ?
merci, bonne soriée à vous aussi
Par contre comment tracer l'évolution de l’erreur relative (en pourcentage) en fonction de u ?
là je ne sais vraiment pas. j'ai ppurtant bien essayé.
à part qu'il faut utiliser matplotlib je vois pas :
- quoi mettre en x= ?
- et quoi mettre en y= ?
merci, bonne soriée à vous aussi
-
- Messages : 10348
- Enregistré le : lun. 30 août 2010 11:15
Re: Suite de l'exo / 2
La réponse est dans la question :tracer l'évolution de l’erreur relative (en pourcentage) en fonction de u
une première liste x pour des valeurs de u
une deuxième liste y pour l'erreur relative associé à chacun de ces u
Puis un coup de plot(x,y).
Fais cela tout seul, je t'ai bien assez aidé.
Bonne soirée
Re: Suite de l'exo / 2
Alors donc pour être proactive voici ce que je propose pour le tracé de l'erreur relative :
mais j'ai encore un message d'erreur, j'en peux plus....
Savez-vous pourquoi ?
Code : Tout sélectionner
X = np.linspace(0,2,50)
Y = np.array([math.erf(u) for u in X-Simpson_composite(f,0,u,3) for u in X])
plt.plot(X,Y)
plt.show()
Savez-vous pourquoi ?
-
- Messages : 10348
- Enregistré le : lun. 30 août 2010 11:15
Re: Suite de l'exo / 2
Ta liste en compréhension est mal construite, il ne faut pas mettre deux fois le for mais une seule fois en fin de compréhension :
Essaie avec cela.
Code : Tout sélectionner
y = np.array([math.erf(u)-Simpson_composite(f,0,u,3) for u in X])
Re: Suite de l'exo / 2
ok merci énormément.
Voici ce que j'obtiens :
https://www.cjoint.com/data/KAxuikDzytf ... lative.png
Pensez-vous que c'est correct ?
Moi j'ai du mal à savoir...
Voici ce que j'obtiens :
https://www.cjoint.com/data/KAxuikDzytf ... lative.png
Pensez-vous que c'est correct ?
Moi j'ai du mal à savoir...
-
- Messages : 10348
- Enregistré le : lun. 30 août 2010 11:15
Re: Suite de l'exo / 2
je ne peux pas te dire si c'est correct ou pas, c'est déjà une belle courbe et tu peux te contenter de ce dernier tracé pour terminer ton travail.
Bonne soirée
Bonne soirée
Re: Suite de l'exo / 2
OK merci
Par contre il y a déjà un problème : ils demandaient de tracer l'évolution de l'erreur relative EN POURCENTAGE : c'est pas ce qu'on a fait ? Comment rectifier pour que ce soit en pourcentage ?
Mon professeur m'a laissée 24h supplémentaires pour rendre le travail.....
Merci bon dimanche à vous
Par contre il y a déjà un problème : ils demandaient de tracer l'évolution de l'erreur relative EN POURCENTAGE : c'est pas ce qu'on a fait ? Comment rectifier pour que ce soit en pourcentage ?
Mon professeur m'a laissée 24h supplémentaires pour rendre le travail.....
Merci bon dimanche à vous
-
- Messages : 10348
- Enregistré le : lun. 30 août 2010 11:15
Re: Suite de l'exo / 2
Bonjour,
si c'est l'erreur relative en pourcentage, il faut que tu divises par erf(u) et que tu multiplies par 100.
Bonne journée
si c'est l'erreur relative en pourcentage, il faut que tu divises par erf(u) et que tu multiplies par 100.
Bonne journée
Re: Suite de l'exo / 2
Donc j'écris ça ?
Ça ne fonctionne pas quand j'exécute...
Pourquoi ?
Code : Tout sélectionner
y = np.array([math.erf(u)-Simpson_composite(f,0,u,3) for u in X]*100/erf (u)]
Pourquoi ?
-
- Messages : 10348
- Enregistré le : lun. 30 août 2010 11:15
Re: Suite de l'exo / 2
Bonjour,
c'est normal tu appliques ta division à ta liste ce qui n'a aucun sens et lève une erreur.
Il faut faire la division à l'intérieur de ta liste en compréhension :
Bonne conclusion
c'est normal tu appliques ta division à ta liste ce qui n'a aucun sens et lève une erreur.
Il faut faire la division à l'intérieur de ta liste en compréhension :
Code : Tout sélectionner
y = np.array([(math.erf(u)-Simpson_composite(f,0,u,3))*100/erf(u) for u in X]