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Journée Python IPSL - 8 avril 2010
TP Python - 1er Chapitre
Introduction à Python : manipulation interactive
L'objectif de ce TP est en premier lieu de prendre contact avec Python en douceur, en
vous familiarisant à la manipulation interactive de données. Nous vous proposons
notamment :
• de lire des séries de données contenues dans un fichier ASCII;
• d'en extraire des informations statistiques (moyenne, écart-type, etc.);
• de créer des vecteurs de dates;
• d'effectuer des régressions simples;
• d'obtenir une représentation visuelle des données (séries temporelles,
histogrammes) avec Matplotlib.
1. Environnement
• Naviguez dans le répertoire TP_Chap1 de votre répertoire racine. Vous y trouverez un
fichier nommé ALS_LNA_RAD_TSI_2002_2009_eps5_complet.asc. Ce fichier ASCII
contient des données organisées en 19 colonnes, chaque ligne décrivant une heure
d'observation. Ce jeu de données décrit certaines propriétés de la couverture nuageuse
au-dessus du SIRTA (le site instrumenté de Palaiseau) depuis 2002, et provient
d'observations combinées de plusieurs instruments (radiomètre, lidar).
• Vous pouvez afficher ce fichier avec la commande more pour en étudier le contenu.
Vérifiez que les 5 premières colonnes décrivent la date et l'heure de la mesure (au
format AAAA MM JJ hh minutes). Au cours de ce TP nous utiliserons ces données et
également l'altitude de la base de nuages bas (colonne 10), moyen (11) et haut (12) en
km.
• Lancez ipython -pylab si ce n'est pas déjà fait.
2. Chargement et extraction des données
• Chargez les données contenues dans le fichier dans une variable data dans
l'environnement ipython en utilisant la commande loadtxt de numpy. Si vous rencontrez
un problème lié au format du fichier, la solution réside sans doute dans l'utilisation d'un
argument particulier de loadtxt, la liste des arguments possibles peut être obtenue par
help loadtxt.
• Vérifiez avec la commande whos que les 19 colonnes de données ont bien été chargées
dans data, notez la longueur de chaque colonne.
• Utilisez le "slicing" sur data pour extraire :
• les 5 premières colonnes (index 0, 1, 2, 3, 4) dans les variables aa, mm, jj, hh, minutes
(éviter "min")
• les colonnes 10, 11, 12 (index 9, 10, 11) dans les variables cblow, cbmid, cbhigh.
• Vérifiez avec whos que les dimensions des variables sont cohérentes.
3. Création de vecteurs de dates