onizuka_dkozz0awkcwwdspv_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_dkozz0awkcwwdspv_333.py

Version 1.0.0

Date de création 11/03/2026

Auteur / Demandeur IA Générée (Gemini)

Objectif principal Simuler et visualiser la croissance exponentielle de plusieurs populations d’espèces sur une période de 100 jours.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Le script calcule l’évolution démographique de 5 espèces distinctes en appliquant un taux de naissance fixe quotidien. Il génère ensuite un graphique linéaire comparatif montrant l’explosion de la population pour chaque groupe et sauvegarde le résultat sous forme d’image.

📌 Problème résolu

Il permet de modéliser une croissance biologique théorique sans contraintes de ressources (modèle exponentiel simple) pour visualiser l’impact d’un taux de reproduction constant sur différentes populations initiales.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.x

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution CLI / Script autonome

📦 Dépendances / Librairies

# Librairies externes (pip install)

matplotlib (Visualisation de données)

numpy (Calcul numérique et gestion des tableaux)

📥 ENTRÉES (INPUTS)

# Nom Type Obligatoire Description Exemple

1 populations list ✅ Oui Liste des populations de départ [10, 20, 30, 40, 50]

2 taux_naissance float ✅ Oui Ratio de croissance quotidien 0.2 (soit 20%)

3 temps ndarray ✅ Oui Vecteur temporel (jours) np.arange(0, 100, 1)

📤 SORTIES (OUTPUTS)

# Nom Type Description Exemple

1 populations_historiques list[ndarray] Historique complet des données calculées [array([…]), …]

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

Image ./faune_simulation.png Graphique haute résolution (300 DPI) de la simulation.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_dkozz0awkcwwdspv_333.py

│

├── 📌 IMPORTS (matplotlib, numpy)

├── 📌 CONSTANTES / CONFIG (Paramètres de simulation)

├── 📌 LOGIQUE DE CALCUL (Double boucle de simulation)

└── 📌 VISUALISATION (Génération du graphique via plt)

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

ÉTAPE 1 → Initialisation des vecteurs de données pour chaque espèce.

↓

ÉTAPE 2 → Boucle itérative sur chaque jour (0 à 99).

↓

ÉTAPE 3 → Calcul des naissances : Nt−1​×taux.

↓

ÉTAPE 4 → Mise à jour : Nt​=Nt−1​+naissances.

↓

ÉTAPE 5 → Rendu graphique et export PNG.

🚨 GESTION DES ERREURS

Note : Le script actuel ne contient pas de blocs try/except.

Cas d’erreur Type d’exception Comportement attendu

Librairie manquante ModuleNotFoundError Le script s’arrête (nécessite pip install)

Mémoire insuffisante MemoryError Crash si le vecteur temps est trop grand

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : Les naissances sont converties en entiers (int), ce qui tronque les décimales (pas de demi-individu).

Règle 2 : Aucune limite de capacité de charge (la population peut croître à l’infini).

Règle 3 : Le taux de mortalité n’est pas pris en compte (croissance pure).

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Cas nominal Paramètres par défaut Courbes exponentielles divergentes ⬜ À tester

2 Taux nul taux_naissance = 0 Population constante (ligne droite) ⬜ À tester

📊 PERFORMANCES ATTENDUES

Métrique Valeur cible

Temps d’exécution max < 1 seconde Consommation mémoire Très faible (< 50 Mo) 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande Bash python onizuka_dkozz0awkcwwdspv_333.py 📋 Exemple de sortie attendue (Console/Logs) (Le script n'affiche rien en console mais ouvre une fenêtre graphique et crée un fichier) [Fichier généré] : faune_simulation.png 💡 NOTES COMPLÉMENTAIRES ⚠️ Observation : Il y a une petite erreur logique dans le script original à la ligne 12 : populations_historiques[0][0] = populations[0]. Seule la première espèce est initialisée, les autres commencent à 0 malgré la liste populations.