onizuka_7l9nvm6rru4xv8lc_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_7l9nvm6rru4xv8lc_333.py

Version 1.0.0

Date de création 25/03/2026

Auteur / Demandeur refoïa jeremy

Objectif principal Simuler et visualiser des données écologiques liant la température d’un torréfacteur et le flux d’une « liste fusée ».

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Le script génère un jeu de données synthétiques sur une période de 10 jours, incluant des mesures de température et de flux. Il produit ensuite un graphique hybride (courbe et barres) pour analyser visuellement la corrélation entre ces deux paramètres, puis exporte le résultat sous forme d’image PNG.

📌 Problème résolu

Il permet de modéliser rapidement un scénario d’analyse territoriale ou industrielle sans disposer de données réelles, facilitant ainsi la démonstration d’outils de visualisation pour des missions écologiques.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.x

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution CLI (Ligne de commande)

📦 Dépendances / Librairies

Librairies standard (built-in)

random : Génération de valeurs aléatoires.

Librairies externes (pip install)

pandas : Manipulation et structure des données.

matplotlib : Génération du graphique statique.

📥 ENTRÉES (INPUTS)

📂 Fichiers / Sources de données en entrée

Ce script ne prend pas de fichier externe en entrée ; il utilise une fonction de simulation interne.

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

Image analyse_mission_territoriale.png Graphique final montrant la température et le flux.

Console Print log Confirmation de la génération du fichier.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_7l9nvm6rru4xv8lc_333.py

│

├── 📌 IMPORTS (matplotlib, pandas, random)

├── 📌 FONCTIONS

│ ├── simuler_donnees() → Crée un DataFrame de 10 jours.

│ └── generer_graphique() → Produit et sauvegarde le PNG.

└── 📌 MAIN (Exécution des fonctions dans l’ordre)

🔧 DÉTAIL DES FONCTIONS PRINCIPALES

Fonction Paramètres Retour Rôle

simuler_donnees() Aucun pd.DataFrame Génère des dates, des températures (200-300°C) et des flux (50-150).

generer_graphique(df) df: pd.DataFrame None Trace les données et exporte le fichier analyse_mission_territoriale.png.

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

ÉTAPE 1 → Génération d’une plage de dates (10 jours à partir du 01/01/2026).

ÉTAPE 2 → Calcul de valeurs aléatoires pour la température (flottants) et le flux (entiers).

ÉTAPE 3 → Création d’une figure Matplotlib avec deux types de tracés superposés.

ÉTAPE 4 → Sauvegarde physique du fichier sur le disque.

🚨 GESTION DES ERREURS

Absence de librairies : Le script s’arrêtera avec une ImportError si pandas ou matplotlib ne sont pas installés.

Permissions d’écriture : Une PermissionError peut survenir si le répertoire courant est verrouillé lors de la sauvegarde du PNG.

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : La température doit rester dans une plage réaliste de torréfaction (200 à 300°C).

Règle 2 : Le flux est représenté en histogramme transparent (alpha 0.3) pour ne pas masquer la courbe de température.

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Cas nominal Lancement standard Fichier PNG créé avec 10 points de données. ⬜ À tester

2 Dépendances Environnement vierge Message d’erreur explicite sur les modules manquants. ⬜ À tester

📝 EXEMPLE D’UTILISATION

▶️ Lancement en ligne de commande

Bash

python onizuka_7l9nvm6rru4xv8lc_333.py

📋 Exemple de sortie attendue (Console)

Plaintext

Graphique généré : analyse_mission_territoriale.png