teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-5

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 La librairie [[http://docs.python.org/2/library/timeit.html|timeit]] mesure les temps d'exécution en évitant des biais tels que l'usage concomitant d'autres ressources. La librairie [[http://docs.python.org/2/library/timeit.html|timeit]] mesure les temps d'exécution en évitant des biais tels que l'usage concomitant d'autres ressources.
  
-<sxh python; title : fibonacci09_fonctions_comparaison.py>+<code python fibonacci10_fonctions_comparaison.py>
 #! /usr/bin/env python #! /usr/bin/env python
 # -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: utf-8 -*-
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 if __name__ == '__main__': if __name__ == '__main__':
-    print "Calculs exemples préliminaires..." +    print("Calculs exemples préliminaires...") 
-    i=input("Suite de Fibonacci. Donnez l'indice de l'élément souhaité ? ")+    i=int(input("Suite de Fibonacci. Donnez l'indice de l'élément souhaité ? "))
     print ("Élément de la suite : "),     print ("Élément de la suite : "),
-    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'exécution"+    print("Temps d'exécution")
     #using timeit :     #using timeit :
     t1 = timeit.Timer("fibonacci_item_recursive(" + str(i) + ")","from fibonacci07_fonction_recursive import fibonacci_item_recursive")     t1 = timeit.Timer("fibonacci_item_recursive(" + str(i) + ")","from fibonacci07_fonction_recursive import fibonacci_item_recursive")
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     t4 = timeit.Timer("fibonacci_item_logarithmic(" + str(i) + ")","from fibonacci08_fonction_algo_log import fibonacci_item_logarithmic")     t4 = timeit.Timer("fibonacci_item_logarithmic(" + str(i) + ")","from fibonacci08_fonction_algo_log import fibonacci_item_logarithmic")
     if i <= 10:     if i <= 10:
-        print "fibonacci_item_recursive" +        print("fibonacci_item_recursive") 
-        print "1000 exécutions : ",t1.timeit(1000) +        print("1000 exécutions : ",t1.timeit(1000)) 
-        print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t1.repeat(5, 1000) +        print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t1.repeat(5, 1000)) 
-    print "fibonacci_item_from_list" +    print("fibonacci_item_from_list") 
-    print "1000 exécutions : ",t2.timeit(1000) +    print("1000 exécutions : ",t2.timeit(1000)) 
-    print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t2.repeat(5, 1000) +    print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t2.repeat(5, 1000)) 
-    print "fibonacci_item_" +    print("fibonacci_item_") 
-    print "1000 exécutions : ",t3.timeit(1000) +    print("1000 exécutions : ",t3.timeit(1000)) 
-    print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t3.repeat(5, 1000) +    print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t3.repeat(5, 1000)) 
-    print "fibonacci_item_logarithmic" +    print("fibonacci_item_logarithmic") 
-    print "1000 exécutions : ",t4.timeit(1000) +    print("1000 exécutions : ",t4.timeit(1000)) 
-    print "Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t4.repeat(5, 1000)+    print("Cinq ensembles de 10000 exécutions : ",t4.repeat(5, 1000))
  
-</sxh>+</code>
  
 ===== Traitements statistiques ===== ===== Traitements statistiques =====
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 Caractériser plusieurs ensembles de mesures pour lesquels on fait varier un paramètre (le numéro de l'élément dans la suite par exemple), et étudier la dépendance des variables mesurées en fonction de ce paramètre. Caractériser plusieurs ensembles de mesures pour lesquels on fait varier un paramètre (le numéro de l'élément dans la suite par exemple), et étudier la dépendance des variables mesurées en fonction de ce paramètre.
  
 +
 +===== 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>
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