INTRODUCCIÓ

Python és una excel·lent opció per fer anàlisi de dades. Amb l'ús de llibreries com Pandas, NumPy i Matplotlib, podem llegir, manipular i visualitzar les dades de manera efectiva. A més, hi ha altres llibreries especialitzades com SciPy per a càlculs científics i scikit-learn per a l'aprenetatge automàtic. 

Des de l'optativa de Programació, i a partir de les dades obtingudes pels companys de Reptes, portarem a terme aquest anàlisi a través de Python. Mantindrem comunicació amb els companys de robòtica per demanar la programació de l'estació sota demanda dels nostres requeriments.

ACTIVITATS PROGRAMADES

Durant les cinc sessions destinades a l'anàlisi de les dades que ens han facilitat des de Reptes de Biologia i Geologia, gràcies a la programació duta a terme a l'optativa de Robòtica, la feina feta amb les dades de l'estació és aquesta:

ANNEX

Exemple de programa elaborat per l'alumnat de Programació (representació i anàlisi estadística de les dades de soroll a l'aula).

import matplotlib.pyplot as plt

import statistics

def llegir_arxiu(soroll):

    sorollNum = []

    with open(soroll, "r") as file1: # s'obre l'arxiu per llegir les dades.

        valorsSoroll = file1.readlines()

        for value in valorsSoroll:

            sorollNum.append(eval(value.strip()))

    sorollNum = sorollNum[:-1] #leliminem l'últim valor (és un zero)

    return sorollNum

def ferGrafic (soroll):

    # coloquem els punts

    plt.plot(soroll)    #scatter

    #  mostrem eixos de coordenades

    plt.grid(True, which='both')

    # anomenem la gràfica

    plt.title('Gráfica sensor de soroll')

    # anomenem eix t

    plt.xlabel('Temps (t)')

    # anomenem eix %

    plt.ylabel('Percentatge (%)')

    # color de fons de la gràfica

    plt.gcf().set_facecolor('lightgrey')

    # color de la linea

    plt.plot(soroll, color='#0066cc')

    # color dels punts

    plt.scatter(range(len(soroll)), soroll, color='#00ff00')

    # función para mostrar el plot

    plt.show()

def estadistica (soroll):

    print ("Mitjana: ", round(statistics.mean (soroll),2))

    print ("Mediana: ", round (statistics.median (soroll), 2))

    print ("Quartils: ", statistics.quantiles(soroll, n=4))

    print ("Màxim: ", max (soroll))

    print ("Mínim: ", min (soroll))

    print ("Desviació estàndar: ", round(statistics.stdev (soroll),2))

    plt.boxplot(soroll) #boxplot

    plt.title('boxplot de soroll')

    plt.show()

#Programa principal

elSoroll = llegir_arxiu("01_soroll.csv")

for element in elSoroll:

    print (element)

ferGrafic (elSoroll)

estadistica (elSoroll)