73 lines
2.6 KiB
Python
73 lines
2.6 KiB
Python
import math
|
||
|
||
r = 6
|
||
|
||
def avg(a):
|
||
return round(sum(a) / len(a), r)
|
||
|
||
raw_stats = []
|
||
while True:
|
||
n = input()
|
||
if n != "":
|
||
raw_stats.append(float(n))
|
||
else:
|
||
break
|
||
|
||
stats = list(map(lambda x: round(x/5, r), raw_stats))
|
||
print("Знаходимо час одного коливання для кожного значення та використовуємо отриманий набір даних для обчислень")
|
||
|
||
# processing: constants
|
||
|
||
delta_t = float(input("Зазначте Δt = "))
|
||
n = float(input("Зазначте n = "))
|
||
|
||
# processing: formulas
|
||
|
||
T_max = max(stats)
|
||
T_min = min(stats)
|
||
|
||
print(f"\n\nTmin = {T_min}\nTmax = {T_max}\n")
|
||
|
||
delta_T = delta_t / n
|
||
print(f"Знаходимо ΔT як ΔT = Δt/n = {delta_t} / {n} = {delta_T}")
|
||
|
||
m_raw = round(T_max - T_min, r) / (2*delta_T)
|
||
if m_raw % 1:
|
||
m = math.floor(m_raw)
|
||
else:
|
||
m = math.floor(m_raw) + 1
|
||
|
||
print(f"Знаходимо m як m = (Tmax - Tmin) / (2*ΔT) = ({T_max} - {T_min}) / (2 * {delta_T}) = {round(T_max - T_min, 3)} / {delta_T*2} = {m}")
|
||
|
||
|
||
interval_width = round((T_max - T_min) / m, r)
|
||
print(f"Розбиваємо гістограму на m={m} проміжків (кожен з інтервалом по {interval_width} секунди) та обчислюємо кількість результатів, що входять до кожного з них; отримуємо таку статистику:")
|
||
|
||
gist_list = []
|
||
Ni = 1
|
||
for i in range(m):
|
||
l = round(T_min + i*interval_width, r)
|
||
u = round(l + interval_width, r)
|
||
a = len([k for k in stats if l <= k < u])
|
||
gist_list.append(a)
|
||
print(f"Проміжок: {l}-{u}; № = {Ni} Ti = {avg([l, u])}; Ni = {a}; vi = {round(a/len(stats), r)}")
|
||
Ni += 1
|
||
|
||
print("\nОтримуємо таку гістограму:\n")
|
||
|
||
print("\n".join([("".join([" |"[int(k > i)] for k in gist_list])) for i in range(max(gist_list))][::-1]))
|
||
|
||
avg_T = round(sum(stats) / len(stats), r)
|
||
print(f"\nЗнаходимо середнє арифметичне ❬T❭ = {avg_T}")
|
||
|
||
D = round((sum(tuple(map(lambda x: x**2, stats))) / len(stats)) - ((sum(stats) / len(stats)) ** 2), r)
|
||
print(f"Знаходимо дисперсію D за формулою D = ❬v^2❭ - ❬v❭^2 = {round(sum(tuple(map(lambda x: x**2, stats))) / len(stats), r)} - {round((sum(stats) / len(stats)) ** 2, r)} = {D}")
|
||
|
||
sigma = round(math.sqrt(D), r)
|
||
print(f"Знаходимо середньоквадратичне відхилення σ як σ = √D = √{D} = {sigma}")
|
||
|
||
delta = round(sigma / avg(stats), r)
|
||
print(f"Знаходимо відносну флуктуацію δ як δ = σ / ❬T❭ = {sigma} / {avg(stats)} = {delta}")
|
||
|
||
|