Python и вычисления_-_ekb_2013_grohovetsky

Наводим красоту

>>>imshow(histogram_percents, interpolation="nearest")

>>>ylabel(u'dt (30-минутные интервалы)')

>>>xlabel(u'dT (градусы)')

>>>colorbar()

41

42

imshow(histogram_percents, interpolation="nearest") Частота попадания ΔT в интервалы 0..10°, по вр. интервалам

Кумулятивная гистограмма

>>> histogram_percents.cumsum(axis=1)

#	ΔT<=0	<=1	<=2	<=3	<=4	<=5	<=6	<=7	<=8	--
array([[63.4,		95.9, 99.4,		99.9,100. ,100. ,100. ,100. ,100. ,						100.],
	[43.8,	79.7, 95.2,		98.9, 99.6, 99.8, 99.9,100. ,100. ,						100.],
	[32.5,	65.3,	85.3,	94.9,	98.5,	99.5,	99.7,	99.9,	99.9,	100.],
	[25.1,	54.1,	74.9,	88.1,	95.1,	98.2,	99.3,	99.7,	99.8,	100.],
	[20. ,	45.5, 65.5,		80.2, 89.9, 95.5, 98.1, 99.2, 99.6,						100.],
	[16.3,	38.8,	57.5,	72.5,	83.8,	91.5,	95.9,	98.2,	99.3,	100.],
	[13.4,	33.7,	50.7,	65.7,	77.2,	86.7,	92.7,	96.3,	98.4,	100.],
	[11.2,	29.5, 45.3,		59.5, 71.5, 81.3, 89.1, 94. , 97.1,						100.]])

43

Кумулятивная гистограмма

# отзеркалить, просуммировать кумулятивно, отзеркалить

>>> histogram_percents[:, ::-1].cumsum(axis=1)[:, ::-1]

Array([
#ΔT≥0	≥1	≥2	≥3	≥4	≥5	≥6	≥7	≥8	,	≥9°
[100.,	36.6,	4.1,	0.6,	0.1,	0. ,	0. ,	0. ,	0.		0. ], # 0.5ч
[100.,	56.2,	20.3,	4.8,	1.1,	0.4,	0.2,	0.1,	0.	,	0. ], # 1.0ч
[100.,	67.5,	34.7,	14.7,	5.1,	1.5,	0.5,	0.3,	0.1,		0.1], # 1.5ч
[100., 74.9, 45.9, 25.1, 11.9,					4.9,	1.8,	0.7,	0.3,		0.2], # 2.0ч
[100., 80. , 54.5, 34.5, 19.8, 10.1,						4.5,	1.9,	0.8,		0.4], # 2.5ч
[100., 83.7, 61.2, 42.5, 27.5, 16.2,						8.5,	4.1,	1.8,		0.7], # 3.0ч
[100., 86.6, 66.3, 49.3, 34.3, 22.8,						13.3,	7.3,	3.7,		1.6], # 3.5ч
[100.,	88.8,	70.5,	54.7,	40.5,	28.5,	18.7, 10.9,		6.	,	2.9] # 4.0ч
])

>>>histogram_cum = _

>>>savetxt('histogram_cum.txt', histogram_cum)

44

imshow(histogram_cum, interpolation="nearest")

45	Частота того, что tT ≤ Ti, Ti {0..10°}, t {0.5..4.0ч}

imshow(histogram_cum)

46	Частота того, что tT ≤ Ti, Ti {0..10°}, t {0.5..4.0ч}

Чем больше времени проходит, тем сильнее “размывается” температура

47

Где ответ?

#Через какое время T изменится на 2° и более,

#с вероятностью 50%?

#ΔT≥0				≥1																≥2																	≥3									≥4	≥5	≥6	≥7	≥8		≥9°
[100.,		36.6,													4.1,															0.6,															0.1,		0. ,	0. ,	0. ,	0.	,	0.	], # 0.5ч
[100.,						56.2,											20.3,													4.8,															1.1,		0.4,	0.2,	0.1,	0.	,	0.	], # 1.0ч
[100., 67.5,																	34.7, 14.7,																												5.1,		1.5,	0.5,	0.3,	0.1,		0.1], # 1.5ч
[100., 74.9,																	45.9, 25.1,																												11.9,		4.9,	1.8,	0.7,	0.3,		0.2], # 2.0ч
[100., 80. , 54.5,																															34.5,														19.8, 10.1,			4.5,	1.9,	0.8,		0.4], # 2.5ч
[100., 83.7, 61.2,																															42.5,														27.5, 16.2,			8.5,	4.1,	1.8,		0.7], # 3.0ч
[100., 86.6, 66.3,																															49.3,														34.3, 22.8,			13.3,	7.3,	3.7,		1.6],		# 3.5ч
[100., 88.8, 70.5, 54.7,																																																18.7, 10.9,		6.	,	2.9]		# 4.0ч
																																														40.5, 28.5,

48

После Δt=2.5ч температура меняется на 2°C и более, с вероятностью 50%

49

Ссылки

•numpy.org

•matplotlib.org

•habrahabr.ru/search/?q=numpy

•scipy.org

•conference.scipy.org/scipy2013/

•github.com/fonnesbeck/statistical-analysis-python-tutorial

50