def findCol(self, poly):
"""
Function to do the polynomial division to be added into generator Matrix
"""
aux = [0] * deepcopy(self.n - self.k)
aux.append(1)
poly = Polynomial(poly)
poly *= aux
quo, rem = divmod(poly, Polynomial(self.p))
poly += rem
poly = list(poly)
for i in range(len(poly)):
poly[i] = int(poly[i]) % 2
while len(poly) < self.n:
poly.append(0)
return poly
def trapy():
global h
global imp
with open('data.txt', 'w') as fp:
fp.write("")
# inp = input("Informe o A e o B da integração\n").split()
# janelinha_trape("Informe o A e o B da integração",
# "Numero de Pontos tabelados", " Informe o função f(x) para ser integrada")
ab = [float(x) for x in imp]
# n = int(input("Numero de Pontos tabelados \n"))
h = round((ab[1] - ab[0])/(n-1), 1)
print("h=(b-a)/n-1")
print("{} = ({}-{})/{}-1".format("h", ab[1], ab[0], n))
global pontos
for i in range(n):
if i == 0:
pontos.append(ab[0])
elif i == (n-1):
pontos.append(ab[1])
else:
pontos.append(pontos[i-1]+h)
pontos = [round(ponto, 1) for ponto in pontos]
print("Espaçamento: {} \nPontos: {}".format(h, pontos))
# print(" Informe o função f(x) para ser integrada \n")
# expr_trap = input()
global f_pontos
for x in range(len(pontos)):
t = x
x = pontos[x]
print(i, end=" ")
f_pontos.append(eval(expr_trap))
print(f_pontos[t])
x = t
f_pontos = [round(ponto, 7) for ponto in f_pontos]
P = []
I = []
print(n)
for i in range(n):
if(i % 2 == 0 and i != 0 and f_pontos[i] != f_pontos[-1]):
print
P.append(f_pontos[i])
elif (f_pontos[i] != f_pontos[-1] and i % 2 != 0):
I.append(f_pontos[i])
E = (f_pontos[0] + f_pontos[-1])
p, i = np.sum(P), np.sum(I)
print("trapezio= h[E/2 + P + I]")
print("{}[{}/2 + {} + {}]".format(h, E, p, i))
global trapezio
trapezio = h*(E/2 + p + i)
# trap = np.trapz(f_pontos, x=pontos, dx=h)
lis = []
lis_f = []
for ponto in pontos:
lis.append(ponto)
lis_f.append(f_pontos[pontos.index(ponto)])
data = {"Xi": lis, "F(Xi)": lis_f}
data["valor"] = trapezio
with open('data.txt', 'a') as fp:
json.dump(data, fp)
df = DataFrame(data=data)
# plt.scatter(data["Xi"], data['F(xi)'])
plt.show()
ax = df.plot.bar(x="Xi", y="F(Xi)", rot=ab[0])
print("trapezio manual: {} ".format(trapezio))
return trapezio
