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Tutoriel PythonAnnée Scolaire 2018-2019

Vade-mecum Python

Importation de données expérimentales

Dans cette partie, on cherche à importer dans notre programme des données issues de l"expérience.

Plusieurs cas sont à envisager :

- Les données proviennent d"un microcontrôleur (type ArduinoTM, Micro :bitTM...); Python est alors capable de com-

muniquer via le port série avec la carte et de réceptionner les mesures faites par la carte.

Cela va même plus loin puisque la communication peut se fairedans les deux sens : Python peut commander le mi-

crocontrôleur (par exemple pour démarrer une acquisition)et ensuite réceptionner les données qui proviennent de la

carte. Ce cas ne sera pas étudié ici : le code est beaucoup plus lourd.

- On peut aussi rentrer directement les données expérimentales dans notre programme : on construit des listes contenant

nos mesures. Cela peut allonger énormément le nombre de lignes de notre programme.

- En fait le cas qui va nous intéresser concerne l"importation de données issues d"un fichier"xxx.csv"par exemple en

provenance d"AviMeca ou autre. À noter que le fichier n"a pas besoin de l"extension en".csv".

On présente ici deux méthodes :

- la première (très simple) utilise la bibliothèquenumpyqui est présente dans toutes les distributions scientifiques de Python.

Elle me vient de Sébastien Crozes.

- la seconde (très simple aussi) utilise la bibliothèquepandaset est très performante, merci à Vincent Chapelle pour me

l"avoir présentée.

- Il existe d"autres méthodes comme celle utilisant la bibliothèquecsv; elle est un peu plus longue.

- Python pourrait traiter les données sans bibliothèque supplémentaire, mais l"ensemble du code est beaucoup plus long.

1 Utilisation de la bibliothèquenumpy

Le fichier de donnéesdataest placé dans le même dossier que notre fichier Python. Imaginons un fichier de donnéesdatase présentant ainsi : # fichier de données # donnée d1 en fonction de t t;d1 0;1 1;3 2;5 3;9 Et le code Python pour en extraire les tableaux de données : ?code Python?importnumpyasnp# on importe la bibliothèque numpy file = np.loadtxt("data", skiprows = 3, delimiter =";") # on précise le nom du fichier de données, le nombre de lignes à "sauter" (ça peut être 0), et le délimiteur entre les champs T = file[ :,0]# on garde tous les nombres de la première colonne D1 = file[ :,1]# on garde tous les nombres de la seconde colonne print(T)# on peut afficher T... print(T/D1)# ou faire des calculs à partir de ces tableaux... plt.plot(T,D1)# ou tracer un graphe remarques sur ce programme :

1. Par défaut, le paramètre skiprows est à 0 et le "delimiter"est un espace. Dans ce cas, on a un fichier de données brutes

dont les éléments de chaque ligne sont séparés par des espaces, et la seconde ligne de notre code peut devenir alors :

file = np.loadtxt( "data")...dur de faire plus simple.

2. Pour cet exemple et pour la suite, Python reconnaît tout type de chaîne de caractères comme délimiteur; les plus classiques

sont : - la virgule - la tabulation"\t" - le point-virgule";" - l"espace" "

Ce sont les mêmes délimiteurs qui sont compris par la plupartdes tableurs lors de l"ouverture d"un fichier.csv.

3. Que signifieT = file[:,0]? Les " :" permettent de découper une liste (ou tableau) entre2 limites;L[1:3]découpe

une liste L pour ne garder que les éléments 1 et 2 (3 exclu). Quand on ne précise pas les limites, cela correspond aux

extrémités,L[ : ]garde toute la liste.

Pour notre code,T = file[:,0]garde donc tous les éléments de la première colonne et les place dans T.1LATEX2ε

Tutoriel PythonAnnée Scolaire 2018-20192 Utilisation de la bibliothèquepandas

2.1 Cas le plus simple : noms des colonnes, séparateur = virgule

On dispose d"un fichier de données nommédata1(l"extension .csv n"est pas obligatoire). Celui-ci est composé d"une ligne

donnant le nom des colonnes et les colonnes sont séparées pardes virgules : col1,col2 0,1 1,2 4,5 7,8 10,11 20,30 On souhaite placer ces colonnes dans des tableaux qu"on nommeraT1etT2pour chaque colonne et effectuer des calculs "naturels" à partir de ces derniers, comme on ferait sous un ta- bleur (par exemple, la première colonne divisée par la seconde). Un code possible est le suivant (ce programme est placé dans le même dossier que le fichier de données). ?code Python?importpandasaspa table = pa.read_csv( "data1")# on ouvre en lecture le fichier de données print(table)# pour voir le fichier de données

T1 = table["col1"]# on construit le premier tableau contenant les éléments de la première colonne

T2 = table["col2"]

print(T1)# pour afficher la première colonne

d = T1/T2# on crée un tableau correspondant à la division des termes dela première colonne par ceux de la seconde

print(d)# on affiche le résultat

2.2 Cas 2 : pas de nom de colonnes, séparateur = virgule

On dispose d"un fichier de données nommédata2. 0,1 1,2 4,5 7,8 10,11 20,30 On souhaite placer ces colonnes dans des tableaux qu"on nommeraT1etT2pour chaque colonne et effectuer des calculs "naturels" à partir de ces derniers, comme on ferait sous un ta- bleur (par exemple, la première colonne divisée par la seconde). Un code possible est le suivant (ce programme est placé dans le même dossier que le fichier de données). ?code Python?importpandasaspa table = pa.read_csv(

"data2", header = None)# on ouvre en lecture le fichier de données en précisant qu"il n"y a pas d"en-tête

print(table)# pour voir le fichier de données

T1 = table[0]

T2 = table[1]

print(T1)# pour afficher la première colonne

d = T1/T2# on crée un tableau correspondant à la division des termes dela première colonne par ceux de la seconde

print(d)# on affiche le résultat

2.3 Cas 3 : en-tête + noms des colonnes, séparateur = ";"

On dispose d"un fichier de données nommédata3: ceci est le fichier de données col1;col2 0;1 1;2 4;5 7;8 10;11 20;30 On souhaite placer ces colonnes dans des tableaux qu"on nommeraT1etT2pour chaque colonne et effectuer des calculs "naturels" à partir de ces derniers, comme on ferait sous un ta- bleur (par exemple, la première colonne divisée par la seconde). Un code possible est le suivant (ce programme est placé dans le même dossier que le fichier de données).

2LATEX2ε

Tutoriel PythonAnnée Scolaire 2018-2019?code Python?importpandasaspa table = pa.read_csv(

"data3", delimiter=";", header = 1)# on ouvre en lecture le fichier de données en précisant qu"il ya 2

lignes d"en-tête (Python numérote à partir de zéro) print(table)# pour voir le fichier de données

T1 = table["col1"]

T2 = table[

"col2"] print(T1)# pour afficher la première colonne

d = T1/T2# on crée un tableau correspondant à la division des termes dela première colonne par ceux de la seconde

print(d)# on affiche le résultat

3 Conclusion

Ces morceaux de code fonctionnent sur tout type de fichiers dedonnées; les choses à modifier au cas par cas sont : le

nombre de lignes du préambule

(dans le paramètre header pour la méthode 2 ou dans le paramètre skiprows dans la méthode

1). Ces méthodes sont les plus intéressantes pour 2 raisons : - elles sont les plus courtes

- elles transforment directement les colonnes en tableaux ou assimilés ce qui permet de réaliser des calculs type "tableur"

sur les différentes colonnes.

L"énorme avantage du traitement par Python plutôt que par untableur pour les fichiers de données est le suivant : imaginez

un fichier de données comportant des centaines voire des milliers de lignes de données. Le traitement par Python est instantané

et ne nécessite aucune manipulation sur le fichier de donnéescontrairement au traitement sur tableur qui serait beaucoup plus

laborieux. C"est notamment dans ce cas de figure que le traitement par un un langage de programmation type Python prend

tout son sens.

Puis, à la suite de ces manipulations, on peut représenter les graphes d"une grandeur en fonction d"une autre par la fonction

plotdu paquetmatplotlib.pyplot.

3LATEX2ε

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