Skip to content

Wiki-fan/miptlabs

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

54 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Miptlabs

Build Status Maintainability Test Coverage

Библиотека для Python, которая умеет в лабы.

Надстройка над Sympy, Numpy и Matplotlib. С Pandas тоже неплохо работает.

Использование

import miptlabs as ml

Главный класс — ml.PQ, представляющий физическую величину.

Хранит значение .val, абсолютную погрешность .sigma, относительную погрешность .epsilon, размерность .dim (sympy.physics.units). Арифметические действия автоматически пересчитывают погрешность. Печатается через print.

ml.PQ можно хранить в np.array, всё будет работать хорошо. Рекомендуется, впрочем, использовать ml.pqarray (подкласс np.array) со всякими удобностями и вкусностями (конвертация в np.array из float'ов, например).

OLS считает коэффициенты наилучшей прямой по МНК и ошибку приближения.

Графики строятся при помощи ml.plt_pq. Передавать ей надо обязательно ml.pqarray. Можно указать ols=True, и сразу будет нарисована аппроксимирующая прямая (по МНК). Можно отдельно рисовать её функцией plot_OLS.

Замечание: все эти функции только строят графики. Поэтому можно снаружи делать plt.figure, plt.show(), другие plt.plot() и всё, что заблагорассудится.

Вообще, лучше глянуть на примеры.

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors