CommencezCommencez gratuitement

Pente et taux de variation

Dans cet exercice, vous modéliserez le mouvement d'une voiture roulant à vitesse (approx.) constante en calculant la vitesse moyenne sur tout le trajet. La relation linéaire modélisée est celle entre le temps écoulé et la distance parcourue.

Dans ce cas, le paramètre du modèle a1, ou la pente, est approximé, ou « estimé », par la vitesse moyenne, ou encore, le « taux de variation » de la distance (« élévation ») divisé par le temps (« déplacement horizontal »).

Cette activité fait partie du cours

Introduction aux modèles linéaires en Python

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Calculez les différences point à point de times et de distances avec numpy.diff().
  • Calculez un tableau velocities comme le rapport de diff_distance divisé par diff_times.
  • Calculez la moyenne et l'étendue des valeurs de vitesse à l'aide des méthodes numpy mean, max, min.
  • Tracez le tableau velocities pour visualiser la moyenne et la dispersion des valeurs.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Compute an array of velocities as the slope between each point
diff_distances = np.diff(____)
diff_times = np.diff(____)
velocities = ____ / diff_times

# Chracterize the center and spread of the velocities
v_avg = np.____(velocities)
v_max = np.____(velocities)
v_min = np.____(velocities)
v_range = ____ - ____

# Plot the distribution of velocities
fig = plot_velocity_timeseries(times[1:], velocities)
Modifier et exécuter le code