🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES
Champ Détail
Nom du script onizuka_eapr3g5p60tzm143_333.py
Version 1.0.0
Date de création 19/03/2026
Auteur / Demandeur IA Générée (Modèle RhizomeUrbanism)
Objectif principal Modéliser et visualiser l’extrapolation urbaine organique via une approche philosophique (Rhizome).
🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE
📌 Que fait ce script ?
Le script simule l’évolution de flux urbains (connectivité, sérendipité, mobilité) sur une période de 30 ans. Il utilise un modèle de croissance logistique perturbé par un « bruit philosophique » pour générer des graphiques haute définition au style minimaliste « Dark Mode », destinés à l’intégration en webdesign.
📌 Problème résolu
Il permet de s’affranchir des courbes de croissance linéaires ou purement mathématiques pour proposer une vision « organique » et imprévisible de la ville, tout en fournissant un support visuel prêt pour l’UI/UX.
⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES
🐍 Environnement
Élément Valeur
Version Python 3.8+
OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)
Mode d’exécution CLI / Module
📦 Dépendances / Librairies
# Librairies standard (built-in)
os : Gestion des fichiers (importé mais non utilisé explicitement dans le code actuel).
# Librairies externes (pip install)
matplotlib : Génération des visuels et graphiques.
numpy : Calculs mathématiques et génération de données aléatoires.
📥 ENTRÉES (INPUTS)
# Nom Type Obligatoire Description Exemple
1 city_name str ✅ Oui Nom de la ville à simuler « Néo-Lutèce »
2 base_value int/float ✅ Oui Valeur de départ du flux 100
3 volatility float ❌ Non Degré d’imprévisibilité (défaut 0.1) 0.05
📂 Fichiers / Sources de données en entrée
N/A : Les données sont générées de manière synthétique par les fonctions du script.
📤 SORTIES (OUTPUTS)
# Nom Type Description Exemple
1 urban_rhizome_trend.png file Graphique PNG haute définition Image 3600×2100 px
🧱 STRUCTURE DU SCRIPT
onizuka_eapr3g5p60tzm143_333.py
├── 📌 IMPORTS (matplotlib, numpy, os)
├── 📌 CLASSE RhizomeUrbanism
│ ├── __init__(city_name) : Initialise la période (2020-2050).
│ ├── extrapolate_flux() : Algorithme de croissance organique.
│ └── generate_visual() : Moteur de rendu graphique.
└── 📌 MAIN (Exécution de la simulation « Néo-Lutèce »)
🔄 LOGIQUE / ALGORITHME
Initialisation : Création d’une plage temporelle de t=2020 à t=2050.
Calcul du flux :
Application d’une fonction sigmoïde (logistique) centrée sur 2035.
Ajout d’une distribution normale (Gaussienne) pour simuler la « sérendipité ».
Rendu visuel :
Configuration d’un environnement dark_background.
Tracé des courbes avec remplissage (fill_between) pour un effet de gradient.
Exportation en 300 DPI avec transparence.
🚨 GESTION DES ERREURS
Stabilité : Le script utilise numpy pour la vectorisation, évitant les erreurs de boucle.
Exceptions : Aucune gestion try/except explicite n’est présente (le script suppose que les environnements de calcul sont installés).
✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER
Règle 1 : L’esthétique doit être « Espace Lisse » (référence à Deleuze/Guattari).
Règle 2 : Les couleurs sont limitées à une palette néon spécifique (#00FFC2, #FF3E6D, #5D5DFF).
Règle 3 : L’export doit être transparent pour faciliter l’intégration web (CSS background-blend-mode).
🧪 TESTS ATTENDUS
# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut
1 Cas nominal Données par défaut Fichier PNG généré en < 2s ⬜ À tester
2 Volatilité nulle volatility=0 Courbe logistique parfaite ⬜ À tester
3 Nom de ville long « Ville-Super-Longue-De-Test » Titre correctement formaté ⬜ À tester
📊 PERFORMANCES ATTENDUES
Temps d’exécution : < 1 seconde pour la génération.
Poids du fichier : ~200-500 Ko (PNG optimisé).
Résolution : 300 DPI (qualité impression/retina).
📝 EXEMPLE D’UTILISATION
▶️ Lancement en ligne de commande
Bash
python onizuka_eapr3g5p60tzm143_333.py
📋 Exemple de sortie attendue
Plaintext
Graphique exporté avec succès : urban_ rhizome_trend.png
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