Replace Chegodaiev.py

Chegodaiev.py

@@ -6,12 +6,23 @@ CPoulard  Tchégodaiev / Hazen
 from matplotlib import pyplot as plt
 from matplotlib.widgets import Slider, CheckButtons
 import numpy as np
+from numpy.random import gumbel
 
-a = 0.5
-b = 0.5
-N = 10
-echantillon = sorted(range(1, N+1), reverse=True)
-en_periode_de_retour = True
+
+
+def echantillon_uniforme(nb):
+    return sorted(range(1, N+1), reverse=True)
+
+def echantillon_constant(nb):
+    # non encore testé
+    return [1]*nb
+
+def echantillon_gumbel(nb):
+    # non encore testé
+    x0 = 196
+    gr = 102
+
+    return sorted(gumbel(loc=x0, scale=gr, size=nb))
 
 def T_emp_Tchego(n_annees):
 
@@ -26,11 +37,33 @@ def T_emp_parametre(n_annees, a , b):
     return plotting_positions_param
 
 
+def update_vlines(courbe_en_vlines, x, ymin=None, ymax=None):
+    # mise à jour de courbes de type vlines
+    # https://stackoverflow.com/questions/29331401/updating-pyplot-vlines-in-interactive-plot
+    seg_old = courbe_en_vlines.get_segments()
+    if ymin is None:
+        ymin = seg_old[0][0, 1]
+    if ymax is None:
+        ymax = seg_old[0][1, 1]
+
+    seg_new = [np.array([[xx, ymin],
+                         [xx, ymax]]) for xx in x]
+
+    courbe_en_vlines.set_segments(seg_new)
+
 def retracer_Tchego(echantillon):
+    """
+    on met à jour la courbe en vlines grâce à la fonction update_vlines ci-dessus
+    """
+    y_max = max(echantillon)
+    T_emp = T_emp_Tchego(len(echantillon))
+
     if en_periode_de_retour:
-        courbe_estim_Tchego.set_data(T_emp_Tchego(len(echantillon)), echantillon)
+        update_vlines(courbe_estim_Tchego,  [T for T in T_emp], ymin=0, ymax=y_max)
     else:
-        courbe_estim_Tchego.set_data([ 1 - (1 / T) for T in T_emp_Tchego(len(echantillon))], echantillon)
+        update_vlines(courbe_estim_Tchego, [1 - (1 / T) for T in T_emp], ymin=0, ymax=y_max)
+
+    # pas d'appel à redessiner le canevas car si cette fontion est appelée elle est toujours suivie de retracer_parametree
 
 
 def retracer_parametree(echantillon, a, b):
@@ -64,10 +97,11 @@ def update_b(val):
 
 def update_N(val):
     global N, echantillon
-    N = int( val)
-    echantillon = sorted(range(1, N+1), reverse = True)
-    retracer_parametree(echantillon, a, b)
+    N = int( val)  # ou bien    N = slider_a.val
+    echantillon = methode_echantillonnage(N)
+
     retracer_Tchego(echantillon)
+    retracer_parametree(echantillon, a, b)
     ax.set_ylim(bottom=0, top=N*1.1)
     fig_pp.canvas.draw_idle()
 
@@ -83,6 +117,13 @@ def switch_freq(label):
 
 #plt.ion()
 
+a = 0.3
+b = 0.4
+N = 10
+methode_echantillonnage = echantillon_uniforme
+echantillon = methode_echantillonnage(N)
+en_periode_de_retour = True
+
 print(echantillon)
 print(a, b)
 
@@ -91,12 +132,12 @@ fig_pp, (ax, ax_slide_a, ax_slide_b, ax_slide_n, ax_chb) = plt.subplots(nrows=5,
 plt.subplots_adjust(wspace=1, hspace=0.5,left=0.1,top=0.85,right=0.9,bottom=0.1)
 fig_pp.canvas.set_window_title("Démo périodes de retour 'empiriques'")
 
-fig_pp.suptitle(f"les valeurs importent peu, seul leur rang est utilisé ! ")
+fig_pp.suptitle(f"seul le rang des observations est utilisé dans le calcul des T_empiriques ! ")
 
 ax.set_xlabel("Période de retour (années)")
 
-courbe_estim_Tchego, = ax.plot(T_emp_Tchego(N), echantillon, color="red", alpha=0.7, linewidth=3, solid_capstyle='round',
-                     zorder=2, label= "Tchegodaiev", marker="o" , ls="--", markersize=7)
+courbe_estim_Tchego = ax.vlines(x=T_emp_Tchego(N), ymin=0, ymax=max(echantillon), color="red", alpha=0.7, linewidth=2,
+                                 zorder=2, label= "Tchegodaiev", ls="--")
 courbe_estim_param, =  ax.plot(T_emp_parametre(N, a, b), echantillon, color='blue', alpha=0.7, linewidth=5, solid_capstyle='round',
                                     zorder=10, label = "paramétrée", marker="x" , ls=':', markersize=7)
 
@@ -104,39 +145,46 @@ courbe_estim_param, =  ax.plot(T_emp_parametre(N, a, b), echantillon, color='blu
 for ax_s in [ax_slide_a, ax_slide_b, ax_slide_n, ax_chb]:
     ax_s.xaxis.set_visible(False)
     ax_s.yaxis.set_visible(False)
-    #for pos in ['right', 'top', 'bottom', 'left']:
-    #    ax_s.spines[pos].set_visible(False)
+
+for pos in ['right', 'top', 'bottom', 'left']:
+    ax_chb.spines[pos].set_visible(False)
 
 print("ici")
 
 # nom connu même hors de la fonction pour éviter le GC ?
 # a
 slider_a = Slider(
-    ax_slide_a, "paramètre a ", valmin=0.01, valmax = 0.99, valfmt='%0.2f', valinit=0.5, color="green")
+    ax_slide_a, "paramètre a ", valmin=0.01, valmax = 0.99, valfmt='%0.2f', valinit=a, color="green")
 
 slider_a.on_changed(update_a)
 
 # b
 slider_b = Slider(
-    ax_slide_b, "paramètre b ", valmin=0.01, valmax = 0.99, valfmt='%0.2f', valinit=0.5, color="blue")
+    ax_slide_b, "paramètre b ", valmin=0.01, valmax = 0.99, valfmt='%0.2f', valinit=b, color="blue")
 
 slider_b.on_changed(update_b)
 
 # N
-valeurs_possibles_b = np.linspace(0, 100, 1)
+valeurs_possibles_N = np.linspace(0, 100, 1)
 slider_n = Slider(
-    ax_slide_n, "paramètre N ", valmin=5, valmax = 200, valfmt='%0.0f', valinit=N, valstep=valeurs_possibles_b, color="purple")
+    ax_slide_n, "paramètre N ", valmin=5, valmax = 200, valfmt='%0.0f', valinit=N, valstep=valeurs_possibles_N, color="purple")
 
 slider_n.on_changed(update_N)
 
-# freq
-valeurs_possibles_b = np.linspace(0, 100, 1)
-chb_enT = CheckButtons(ax_chb, [ "En période de retour (années)"], actives=[0])
+# switch T / freq
+
+chb_enT = CheckButtons(ax_chb, [ "Période de retour (années) ; sinon fréquence (de 0 à 1)"], [False])
+"""
+for rect in chb_enT.rectangles:
+    rect.set_width(0.1)
+    rect.set_height(1)
+    rect.xy = (0.05,0)
+"""
 
 chb_enT.on_clicked(switch_freq)
 
 
-ax.legend(title="formules", bbox_to_anchor=(0.85, 0.10), loc='lower right')
+ax.legend(title="formules", bbox_to_anchor=(1.05, 0.10), loc='lower right')
 #plt.tight_layout()
 #fig_pp.savefig("ma_figure.png")
 #fig_pp.canvas.draw()