Pour cela, on peut r\u00e9aliser un montage \u00e9lectrique classique et mesurer les valeurs de I (avec un amp\u00e8rem\u00e8tre\/ ou<\/strong> voltm\u00e8tre aux bornes de R) et U aux bornes de la photor\u00e9sistance (avec un voltm\u00e8tre) en utilisant une alimentation variable. <\/p>\n\n\n\n On pourrait r\u00e9aliser des mesures pour 3 \u00e9clairements diff\u00e9rents.<\/p>\n\n\n\n Sch\u00e9ma du montage (pont diviseur de tension) :<\/strong><\/p>\n\n\n\n Bonus<\/strong> : Faire une r\u00e9gression lin\u00e9aire en utilisant le module linregress <\/strong>(en important le module stats<\/strong> de scipy<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n On utilise le programme Python Trac\u00e9 caracteristique U=f(I) avec regression lineaire <\/strong>en inscrivant dans des listes les valeurs mesur\u00e9es .<\/p>\n\n\n\n Objectif : Tracer la caract\u00e9ristique U = f(I) d\u2019une photor\u00e9sistance (LDR) en faisant varier une tension aux bornes d\u2019une association s\u00e9rie LDR-r\u00e9sistance R connue (par exemple 1k\u03a9). Pour cela, on peut r\u00e9aliser un montage \u00e9lectrique classique et mesurer les valeurs de I (avec un amp\u00e8rem\u00e8tre\/ ou voltm\u00e8tre aux bornes de R) et U aux bornes […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"default","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[7,8],"tags":[],"class_list":["post-1446","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-microcontroleurs-et-python","category-python"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1446","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1446"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1446\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1447,"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1446\/revisions\/1447"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1446"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1446"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/labopothier.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1446"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"\"](\"https:\/\/labopothier.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/montage-pour-realiser-la-caracteristique-d-une-resistance-1024x913.png\")
<\/figure>\n\n\n\n# -*- coding: utf-8 -*-\n\"\"\"\nProgramme Python pour trac\u00e9 caract\u00e9ristique d'une photor\u00e9sistance (ou autre capteur r\u00e9sistif).\nUne tension variable est appliqu\u00e9e aux bornes d\u2019une association s\u00e9rie LDR-r\u00e9sistance R connue (par exemple 1k\u03a9).\nOn mesure la tension aux bornes de la photor\u00e9sistance avec un voltm\u00e8tre et l'intensit\u00e9 parcourant le circuit I soit avec un voltmetreaux bornes de la r\u00e9sistance R (I = Ur\/R).\nPuis il faut cr\u00e9er des \u00ab listes \u00bb dans lesquelles on inscrit les valeurs en abscisses et en ordonn\u00e9es des points du graphique que l'on souhaite tracer.\n\"\"\"\n\n######################################### IMPORTATION DES BIBLIOTHEQUES ET MODULES ########################################################\n\nimport numpy as np # numpy pour les maths , par exemple pour cr\u00e9er 256 valeurs r\u00e9guli\u00e8rement espac\u00e9es entre 0 et 10 : np.linspace(0,10,256)\n\nimport matplotlib.pyplot as plt # pour les graphiques\n\nfrom scipy import stats # module permettant de faire la r\u00e9gression lin\u00e9aire \u00e0 partir d'une liste X et d'une liste Y, stats.linregress(X,Y) renvoie 5 valeurs. Les 3 premi\u00e8res valeurs sont la pente, l'ordonn\u00e9e \u00e0 l'origine, et le coefficient de corr\u00e9lation (\u00e0 mettre au carr\u00e9)\n\n\n######################################### Valeurs de I et de U pour diff\u00e9rents \u00e9clairements de la photor\u00e9sistance #######################################################\n\n\nI=[0,0.04,0.08,0.14,0.18,0.25] #cr\u00e9er la liste des valeurs des intensit\u00e9s en abscisses\nU1=[0,1,2,3,4,5] #cr\u00e9er liste des valeurs des tensions en ordonn\u00e9es\nU2=[0,2,4,6,8,10] \nU3=[0,4,8,12,16,20] \n\n\n\n\n################################# REGRESSION LINEAIRE ET TRACE DE GRAPHIQUE ########################################################################################\neq1 = stats.linregress (I,U1) # pour faire la r\u00e9gression lin\u00e9aire sur la courbe 1\n\npente1 = eq1[0] # pente\nordorig1 = eq1[1] # ordonn\u00e9e \u00e0 l'origine\ncoeff1_carre = eq1[2]**2 # coefficient de corr\u00e9lation au carr\u00e9 r\u00b2\n\neq2 = stats.linregress (I,U2) # pour faire la r\u00e9gression lin\u00e9aire sur la courbe 2\n\npente2 = eq2[0] # pente\nordorig2 = eq2[1] # ordonn\u00e9e \u00e0 l'origine\ncoeff2_carre = eq2[2]**2 # coefficient de corr\u00e9lation au carr\u00e9 r\u00b2\n\neq3 = stats.linregress (I,U3) # pour faire la r\u00e9gression lin\u00e9aire sur la courbe 3\n\npente3 = eq3[0] # pente\nordorig3 = eq3[1] # ordonn\u00e9e \u00e0 l'origine\ncoeff3_carre = eq3[2]**2 # coefficient de corr\u00e9lation au carr\u00e9 r\u00b2\n\n\nXcalc = np.linspace(0,max(I) , 256) # cr\u00e9ation de points pour le trac\u00e9 du mod\u00e8le : on cr\u00e9e 256 points r\u00e9guli\u00e8rement espac\u00e9s entre 0 et la valeur max de I\n\nY1calc = pente1*Xcalc+ordorig1 # on fait calculer U1 avec les param\u00e8tres de la r\u00e9gression lin\u00e9aire pour ces valeurs de I\ntexte1 = 'Eclairement 1 U1 = '+str(round(pente1,3))+' I + '+str(round(ordorig1,3))+' R\u00b2 = '+str(round(coeff1_carre,3)) # on affiche l'\u00e9quation de la droite avec 3 d\u00e9cimales\n\nprint (texte1)\n\nY2calc = pente2*Xcalc+ordorig2 # on fait calculer U2 avec les param\u00e8tres de la r\u00e9gression lin\u00e9aire pour ces valeurs de I\ntexte2 = 'Eclairement 2 U2 = '+str(round(pente2,3))+' I + '+str(round(ordorig2,3))+' R\u00b2 = '+str(round(coeff2_carre,3)) # on affiche l'\u00e9quation de la droite avec 3 d\u00e9cimales\n\nprint (texte2)\n\nY3calc = pente3*Xcalc+ordorig3 # on fait calculer U3 avec les param\u00e8tres de la r\u00e9gression lin\u00e9aire pour ces valeurs de I\ntexte3 = 'Eclairement 3 U3 = '+str(round(pente3,3))+' I + '+str(round(ordorig3,3))+' R\u00b2 = '+str(round(coeff3_carre,3)) # on affiche l'\u00e9quation de la droite avec 3 d\u00e9cimales\n\nprint (texte3)\n\nplt.title(\"Caract\u00e9ristique de la photor\u00e9sistance:U=f(I) pour 3 \u00e9clairements\") # mettre un titre au graphique\nplt.scatter(I,U1, color ='r', marker = 'o') # On affiche les points de coordonn\u00e9es (I,U1) avec des points rouges\nplt.plot(Xcalc,Y1calc,color = 'b',label = texte1) # Affichage de la courbe mod\u00e9lis\u00e9e en bleu\nplt.scatter(I,U2, color ='r', marker = '+') # On affiche les points de coordonn\u00e9es (I,U2) avec des croix rouges\nplt.plot(Xcalc,Y2calc,color = 'g',label = texte2) # Affichage de la courbe mod\u00e9lis\u00e9e en vert\nplt.scatter(I,U3, color ='r', marker = 'x') # On affiche les points de coordonn\u00e9es (I,U3) avec des croix rouges\nplt.plot(Xcalc,Y3calc,color = 'r',label = texte3) # Affichage de la courbe mod\u00e9lis\u00e9e en rouge\nplt.xlabel(\"intensit\u00e9 en A\") #nommer l'axe des abscisses\nplt.ylabel(\"tension U en V\") #nommer l'axe des ordonn\u00e9es\nplt.legend() # pour afficher les l\u00e9gendes (label)\nplt.show() #afficher le graphique (ne rien mettre dans la parenth\u00e8se)<\/code><\/pre>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/labopothier.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-d\u2019\u00e9cran-2020-04-27-\u00e0-08.22.40-1024x949.png\")
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