onizuka_muhg5eok42m0lm8l_333.py

📋 Fiche Descriptive de Script d’Analyse (Python)

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_muhg5eok42m0lm8l_333.py

Version 1.0.0

Date 25 Mars 2026

Auteur Refoia Jeremy Tech (Analyse IA)

Type de script Analyse de données & Visualisation Scientifique

Objectif principal Analyser des contraintes physiques et générer un rapport visuel de sécurité

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Ce script traite des données issues de capteurs (Espace/Physique) pour surveiller des paramètres critiques tels que les radiations, les vibrations ou les contraintes structurelles.

Extraction : Lit un fichier CSV contenant des mesures temporelles.

Analyse statistique : Génère un résumé descriptif des données.

Alerte Visuelle : Produit un graphique haute résolution (PNG) incluant un seuil d’alerte automatique (fixé à 80% de la valeur maximale) pour aider les agents de sécurité à identifier les risques structurels.

📌 Public cible

👤 Ingénieurs en structure et calculs physiques.

👤 Agents de sécurité de sites industriels ou aérospatiaux.

👤 Data Analysts spécialisés en signaux temporels.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🌐 Environnement & Dépendances

Langage : Python 3.x

Bibliothèques requises :

pandas : Manipulation et analyse de structures de données.

matplotlib : Génération de graphiques et export d’images.

📥 ENTRÉES — DONNÉES DYNAMIQUES

Le script attend un fichier CSV structuré comme suit :

| Colonne | Type | Description |

| :— | :— | :— |

| temps | float/int | Axe X (secondes), chronologie de la mesure. |

| mesure | float | Axe Y, intensité du signal (ex: G-force, Sieverts, Hz). |

📤 SORTIES & PRODUITS

Dataframe Pandas : Objet contenant les données brutes pour traitement ultérieur.

Summary (describe) : Statistiques (moyenne, min, max, écart-type).

Fichier Image : rapport_securite.png (Dimensions : 10×6 pouces, DPI par défaut).

🧱 STRUCTURE DU CODE

Python

# Architecture logique du script

├── analyser_donnees(chemin)

│ ├── Lecture CSV via Pandas

│ └── Calcul des statistiques descriptives

│

└── generer_visualisation(df)

├── Création de la figure Matplotlib

├── Tracé de la courbe ‘Signal Physique’ (Teal)

├── Calcul & Tracé du ‘Seuil Alerte’ (Rouge pointillé, 80% max)

└── Export vers rapport_securite.png

🎨 CHARTE VISUELLE DU RAPPORT (PNG)

Couleur du Signal : teal (Sarcelle) pour une lisibilité professionnelle.

Seuil de Danger : red (Rouge) avec style — (pointillé) pour l’aspect critique.

Grille : Activée (plt.grid(True)) pour faciliter la lecture des valeurs précises.

Labels : Titre explicite et légendes incluses pour l’autonomie du document exporté.

🧪 TESTS & VALIDATION

# Cas de test Action Résultat attendu Statut

1 Lecture Fichier Charger un CSV valide Création d’un objet DataFrame ⬜ À tester

2 Calcul Seuil Mesure max = 100 Ligne rouge tracée à y=80 ⬜ À tester

3 Export Image Appeler generer_visualisation Fichier rapport_securite.png créé ⬜ À tester

4 Colonnes manquantes CSV sans ‘temps’ Levée d’une KeyError ⬜ À tester

📌 INSTRUCTIONS SPÉCIALES

Performance : Le script utilise plt.close() pour libérer la mémoire, ce qui est crucial si le script est intégré dans une boucle de traitement massif de fichiers.

Sécurité : Le seuil d’alerte est dynamique (0.8×max(mesure)). Si la valeur maximale change, le seuil s’ajuste automatiquement.

📌 Fiche générée par — Agent IA Refoia Jeremy Tech

🔖 Usage : Documentation interne — Analyse de Données Physiques