Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-5 [2013/11/08 08:55] – villersd | teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-5 [2017/05/30 00:13] (Version actuelle) – villersd | ||
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====== Suite de Fibonacci : quel est le meilleur algorithme ? ====== | ====== Suite de Fibonacci : quel est le meilleur algorithme ? ====== | ||
- | il suffit de comparer | + | ===== Comparer |
+ | La librairie [[http:// | ||
- | <sxh python; title : fibonacci09_fonctions_comparaison.py> | + | <code python |
#! / | #! / | ||
# -*- coding: utf-8 -*- | # -*- coding: utf-8 -*- | ||
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if __name__ == ' | if __name__ == ' | ||
- | print " | + | print(" |
- | i=input(" | + | i=int(input(" |
print (" | print (" | ||
- | if i <= 10: print fibonacci_item_recursive(i) | + | if i <= 10: print(fibonacci_item_recursive(i)) |
- | print fibonacci_item_from_list(i) | + | print(fibonacci_item_from_list(i)) |
- | print fibonacci_item(i) | + | print(fibonacci_item(i)) |
- | print fibonacci_item_logarithmic(i) | + | print(fibonacci_item_logarithmic(i)) |
- | print "Temps d' | + | print("Temps d' |
#using timeit : | #using timeit : | ||
t1 = timeit.Timer(" | t1 = timeit.Timer(" | ||
Ligne 34: | Ligne 35: | ||
t4 = timeit.Timer(" | t4 = timeit.Timer(" | ||
if i <= 10: | if i <= 10: | ||
- | print " | + | print(" |
- | print "1000 exécutions : ", | + | print("1000 exécutions : ", |
- | print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", | + | print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", |
- | print " | + | print(" |
- | print "1000 exécutions : ", | + | print("1000 exécutions : ", |
- | print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", | + | print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", |
- | print " | + | print(" |
- | print "1000 exécutions : ", | + | print("1000 exécutions : ", |
- | print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", | + | print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", |
- | print " | + | print(" |
- | print "1000 exécutions : ", | + | print("1000 exécutions : ", |
- | print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", | + | print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ", |
- | </sxh> | + | </code> |
+ | |||
+ | ===== Traitements statistiques ===== | ||
+ | |||
+ | ==== Les listes de mesures ==== | ||
+ | |||
+ | * La [[http:// | ||
+ | * la moyenne | ||
+ | * la médiane | ||
+ | * le maximum | ||
+ | * le minimum | ||
+ | * la variance et sa racine carrée, l' | ||
+ | |||
+ | Exercices : | ||
+ | * créer en Python des fonctions qui extraient ces valeurs pour une liste de nombres. | ||
+ | * rechercher des librairies spécialisées et leurs fonctionnalités fournissant facilement ces paramètres (numpy, scipy, statsmodels, | ||
+ | |||
+ | ==== L' | ||
+ | |||
+ | Caractériser plusieurs ensembles de mesures pour lesquels on fait varier un paramètre (le numéro de l' | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ===== Résumé ===== | ||
+ | <WRAP tabs> | ||
+ | * [[suite_de_fibonacci|Suite de Fibonacci]] | ||
+ | * [[suite_de_fibonacci-1|Suite-1]] | ||
+ | * [[suite_de_fibonacci-2|Suite-2]] | ||
+ | * [[suite_de_fibonacci-3|Suite-3]] | ||
+ | * [[suite_de_fibonacci-4|Suite-4]] | ||
+ | * [[suite_de_fibonacci-5|Suite-5]] | ||
+ | </WRAP> |