コード例 #1
0
        fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
        
        snpmi.plot()
        snpmi.plot_p_values()
        axes = plt.gca()
        axes.xaxis.set_ticklabels(v)
        plt.xlabel("Time (s)")
        plt.title("Influence de " + Variable2 + " sur " + Variable1)
        plt.show()
        
        return('Done')


if __name__ == '__main__':
    os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\Analyses\\')

    v = DataViz()
    d = DataManagement()
    path = 'C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\data_v2'

    #Data_Frames = d.Base_de_donnees_Perf(path)
    os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\Analyses\\')
    
    #print(v.Comparaison_Boxplot(path,"DistanceDmin"))
    # print(v.Kiviat(Data_Frames,"Pilard","Mahieu",2,2,"2018-06-21","2018-12-13"))

    # YA, YB = d.Data_Two_Pilots("ForcePied","Mayet","Racine","2018-06-19","2018-06-22")
    # print(v.SPM_Comparaison(len(YA),len(YB),0.05,YA,YB,"Mayet","Racine","ForcePied","independant"))

    # print(v.Comparaison_Trials_Pilot(Data_Frames,"Mayet","2018-06-19"))
コード例 #2
0
ファイル: Predictions.py プロジェクト: inteex/BMX_race
            ID.append(list(Index[i])[0])

        Output.index = ID
        current_directory = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
        parent_directory = '\\'.join(current_directory.split('\\')[:-1])

        Output.to_csv(parent_directory + '\\Sorties_Modeles\\' + Nom,
                      sep=";",
                      header=True)


if __name__ == '__main__':

    os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\Analyses\\')
    p = Predictions()
    d = DataManagement()
    #La partie suivante teste les nouvelles valeurs issues de XTest.
    #Les YTest pour la pouissance et Y ne seont pas fournis lors des nouveaux essais.
    #YTest_Y = pd.read_csv('C:/Users/1mduquesnoy/Desktop/Stage/Python/Module/YTest_Puissance_Explosivite_Y.csv',sep=";",encoding='Latin')
    #YTest_Puissance = pd.read_csv('C:/Users/1mduquesnoy/Desktop/Stage/Python/Module/YTest_Puissance_Explosivite_Puissance.csv',sep=";",encoding='Latin')
    #XTest = pd.read_csv('C:/Users/1mduquesnoy/Desktop/Stage/Python/Module/XTest_Puissance_Explosivite.csv',sep=";",encoding='Latin')

    #p.Lecture_XTest("Nouveaute","XTest_Puissance_Explosivite","Tableaux")

    path = 'C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\data_v2'
    #Data = d.Base_de_donnees_Perf(path)
    #os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\Analyses\\')
    XTest = d.Data_New_Predictions(Data, ["Valentino_2018-12-14"])
    #print(XTest.shape)
    #XTest.to_csv('sgsg.csv')
    Out = p.Predictions_Puissance_Explosivite(XTest[0])
コード例 #3
0
        commentaire pour le reste de votre utilisation.
    -Base_de_donnees_Perf(path) va automatiquement effectuer la concaténation des fichiers frames pour l'utilisation
        des fonctions des modules DataViz et Predictions.
    -La 3ème est dernière ligne permet d'exporter cette concaténation dans le dossier Données/Frames.
    
    Choisissez votre analyse en décommentant l'example associé   
    
    Si des erreurs apparaissent dans les codes, soit :
        - vos chemins d'accès sont incorrects
        - les essais d'un pilote à une date, et pour un numéro d'essai sont faux
        
    L'utilisateur doit être en connaissance des noms des variables des fichiers Frames et Traitements
    '''

    os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Downloads\\BMX_race\\Analyses')
    d = DataManagement()
    v = DataViz()
    r = DataCreationTestR()
    p = Predictions()

    path = 'C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\data_v2'

    #d.Creation_Traitements_Dataset(path)
    #Data = d.Base_de_donnees_Perf(path)
    #Data.to_csv('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Downloads\\BMX_race\\Analyses\\Données\\Frames\\Base_Frames.csv',sep=";",header=True)
    os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Downloads\\BMX_race\\Analyses')

    ########### Diagramme de Kiviat

    v.Kiviat(Data,"Ragot","Ragot",6,4,"2018-06-22","2018-12-11")
コード例 #4
0
        
        Output = pd.concat([pd.DataFrame(Sortie[0],columns=["Classe"]),pd.DataFrame(Sortie[1],columns=["Puissance"])],axis=1)
        ID = []
        for i in range(len(Index)):
            ID.append(list(Index[i])[0])
 
        Output.index = ID
        Output.to_csv('Sorties_Modeles\\' + Nom,sep=";",header=True)
        

        
if __name__ == '__main__':
    
    os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\Analyses\\')  
    p = Predictions()
    d = DataManagement()
    #La partie suivante teste les nouvelles valeurs issues de XTest. 
    #Les YTest pour la pouissance et Y ne seont pas fournis lors des nouveaux essais.
    #YTest_Y = pd.read_csv('C:/Users/1mduquesnoy/Desktop/Stage/Python/Module/YTest_Puissance_Explosivite_Y.csv',sep=";",encoding='Latin')
    #YTest_Puissance = pd.read_csv('C:/Users/1mduquesnoy/Desktop/Stage/Python/Module/YTest_Puissance_Explosivite_Puissance.csv',sep=";",encoding='Latin')
    #XTest = pd.read_csv('C:/Users/1mduquesnoy/Desktop/Stage/Python/Module/XTest_Puissance_Explosivite.csv',sep=";",encoding='Latin')
    
    #p.Lecture_XTest("Nouveaute","XTest_Puissance_Explosivite","Tableaux")
    
    path = 'C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\data_v2'
    Data = d.Base_de_donnees_Perf(path)
    os.chdir('C:\\Users\\1mduquesnoy\\Desktop\\Analyses\\')  
    XTest = d.Data_New_Predictions(Data,["Mayet_2018-06-19","Racine_2018-06-22"])
    #print(XTest.shape)
    #XTest.to_csv('sgsg.csv')
    Out = p.Predictions_Puissance_Explosivite(XTest[0])