1 #-*-coding:iso-8859-1-*-
3 # Copyright (C) 2008-2010 EDF R&D
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16 # License along with this library; if not, write to the Free Software
17 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
19 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
22 Calcul de la variance d'un vecteur à chaque pas. Ce diagnostic très simple
23 est présent pour rappeller à l'utilisateur de l'assimilation qu'il faut
24 qu'il vérifie les variances de ses écarts en particulier.
26 __author__ = "Jean-Philippe ARGAUD - Septembre 2008"
29 from daCore import BasicObjects, Persistence
31 # ==============================================================================
32 class ElementaryDiagnostic(BasicObjects.Diagnostic,Persistence.OneScalar):
33 def __init__(self, name = "", unit = "", basetype = None, parameters = {}):
34 BasicObjects.Diagnostic.__init__(self, name, parameters)
35 Persistence.OneScalar.__init__( self, name, unit, basetype = float)
37 def _formula(self, V):
39 Calcul de la variance du vecteur en argument. Elle est faite avec une
40 division par la taille du vecteur.
46 def calculate(self, vector = None, step = None):
48 Teste les arguments, active la formule de calcul et stocke le résultat
51 raise ValueError("One vector must be given to compute biais")
52 V = numpy.array(vector)
54 raise ValueError("The given vector must not be empty")
56 value = self._formula( V)
58 self.store( value = value, step = step )
60 #===============================================================================
61 if __name__ == "__main__":
62 print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'
64 D = ElementaryDiagnostic("Ma variance")
66 # Vecteur de type matrix
67 # ----------------------
68 x = numpy.matrix(([3., 4., 5.]))
69 print " Le vecteur de type 'matrix' choisi est..:", x
70 print " Le moyenne de ce vecteur est............:", x.mean()
71 print " La variance attendue de ce vecteur est..:", x.var()
73 D.calculate( vector = x)
74 print " La variance obtenue de ce vecteur est...:", D.valueserie(0)
77 # Vecteur de type array
78 # ---------------------
79 x = numpy.array(range(11))
80 print " Le vecteur de type 'array' choisi est...:", x
81 print " Le moyenne de ce vecteur est............:", x.mean()
82 print " La variance attendue de ce vecteur est..:", x.var()
84 D.calculate( vector = x)
85 print " La variance obtenue de ce vecteur est...:", D.valueserie(1)