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Incluido gráficos e estatísticas da luminosidade em estatísticas.py

 Corrigido bug na Análise pelo método de Monte Carlo
parent 9c9edd41
......@@ -110,6 +110,15 @@ P_std=pressao.std()
print "\nPressão: \nmin: "+str(int(P_min))+" Pa\tmax: "+str(int(P_max))+" Pa\tmédia: "+ str("%.0f" % P_med)+" Pa\tDesvio: "+str("%.2f" % P_std)+" Pa"
# Análise da luminosidade
L_min=lum.min()
L_max=lum.max()
L_med=lum.mean()
L_std=lum.std()
print "\nLuminosidade: \nmin: "+str(int(L_min))+" u.a.\tmax: "+str(int(L_max))+" u.a.\tmédia: "+ str("%.0f" % L_med)+" u.a.\tDesvio: "+str("%.2f" % L_std)+" u.a."
# Apresentação de histrograma:
# Temperatura
plt.figure() # Cria nova figura
......@@ -205,21 +214,24 @@ plt.grid(True)
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.2)
'''
#'''
# Análise Monte Carlo para as médias
# Para fins de ilustração didática do teorema do limite central
# Cria variaveis para calculo das médias
temp_med = 0.
temp_med_vec=[]
umid_med = 0.
umid_med_vec=[]
pressao_med = 0.
pressao_med_vec=[]
for tentativas in [5,10,50]:
temp_med = 0.
temp_med_vec=[]
umid_med = 0.
umid_med_vec=[]
pressao_med = 0.
pressao_med_vec=[]
lum_med = 0.
lum_med_vec=[]
for j in range(5000):
for n in range(tentativas):
amostra=int(random.random()*len(data))
lum_med+=lum[amostra]
temp_med+=temp[amostra]
umid_med+=u_ar[amostra]
pressao_med+=pressao[amostra]
......@@ -231,22 +243,43 @@ for tentativas in [5,10,50]:
temp_med_vec.append(temp_med/tentativas)
umid_med_vec.append(umid_med/tentativas)
pressao_med_vec.append(pressao_med/tentativas)
lum_med_vec.append(lum_med/tentativas)
temp_med = 0
lum_med = 0
umid_med = 0
pressao_med = 0
plt.figure()
plt.title(u"Temperatura - MC Média de: "+str(tentativas)+" medidas")
plt.hist(temp_med_vec, bins=50)
plt.xlim([T_min,T_max])
# plt.text(1.001*plt.xlim()[0],0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % temp_med_vec.mean())+u" °C\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % temp_med_vec.std())+" °C")
plt.figure()
plt.title(u"Umidade Relativa - MC Média de: "+str(tentativas)+" medidas")
plt.hist(umid_med_vec, bins=50)
plt.xlim([U_ar_min,U_ar_max])
# plt.text(1.001*plt.xlim()[0],0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % umid_med_vec.mean())+u" %\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % umid_med_vec.std())+" %")
plt.figure()
plt.title(u"Pressão - MC Média de: "+str(tentativas)+" medidas")
plt.hist(pressao_med_vec, bins=50)
plt.xlim([P_min,P_max])
# plt.text(1.001*plt.xlim()[0],0.9*plt.ylim()[1],u"Média: "+str("%.2f" % pressao_med_vec.mean())+u" Pa\nDesvio Padrão: "+str("%.2f" % pressao_med_vec.std())+" Pa")
'''
plt.figure()
plt.title(u"Luminosidade - MC Média de: "+str(tentativas)+" medidas")
plt.hist(lum_med_vec, bins=50, normed=1)
plt.xlim([L_min,L_max])
# Todo: Ajuste Gaussiano dos histogramas
# x = np.arange(L_min,L_max,0.1)
# print x
# plt.plot(x)
# plt.plot(x,1000*mlab.normpdf(x,L_med,L_std))
#plt.show()
#'''
#'''
#Apresenta os gráficos gerados
plt.show()
......
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