Projet fictif : Impact des Pratiques Humaines sur le Karma

Une Approche Microbiologique Quantique en Milieu Relativistique

Résumé

Ce projet de recherche (fictif) vise à explorer les liens potentiels entre les actions humaines, en particulier la consommation abusive de raclette, et leur karma, en se basant sur des principes de microbiologie quantique en milieu relativistique. L’objectif principal est de déterminer s’il existe une corrélation entre ces pratiques et la probabilité de réincarnation en limace. Les données pour cette expérience fictive sont générées et stockées au format JSON, tandis que l’analyse est effectuée en utilisant un code en Python comprenant plusieurs étapes, notamment la lecture de données et des analyses via différents modèles.

Fonctionnement

Le code est découpé en fonctions et permet de lire des données simulées sauvegardées au format JSON, de les analyser à l’aide de plusieurs modèles (linéaire, quadratique, sinusoidal) et d’afficher les données et le meilleur modèle.

La fonction main permet d’utiliser le code en ligne de commande, en spécifiant le chemin vers le fichier JSON à analyser.

Graph pour Gitlab

graph TD

subgraph Lecture des Entrées
A[Analyse des Arguments de Ligne de Commande]
B[Lecture des Données à partir du Fichier JSON]
end

subgraph Comparaison des Modèles
C[Conversion du Karma en Probabilité de Réincarnation]
D[Ajustement du Modèle en Utilisant l'Ajustement de Courbe]
D1[Modèle Linéaire]
D2[Modèle Quadratique]
D3[Modèle Sinusoïdal]
E[Calcul de l'Erreur Quadratique Moyenne]
F[Détermination du Meilleur Modèle]
end

subgraph Traçage
G[Traçage des Données et des Prédictions du Modèle]
end

A --> B
B --> C
C --> D
D --> D1
D --> D2
D --> D3
D1 --> E
D2 --> E
D3 --> E
E --> F
F --> G

Graph pour Sphinx

graph TD subgraph Lecture des Entrées A[Analyse des Arguments de Ligne de Commande] B[Lecture des Données à partir du Fichier JSON] end subgraph Comparaison des Modèles C[Conversion du Karma en Probabilité de Réincarnation] D[Ajustement du Modèle en Utilisant l'Ajustement de Courbe] D1[Modèle Linéaire] D2[Modèle Quadratique] D3[Modèle Sinusoïdal] E[Calcul de l'Erreur Quadratique Moyenne] F[Détermination du Meilleur Modèle] end subgraph Traçage G[Traçage des Données et des Prédictions du Modèle] end A --> B B --> C C --> D D --> D1 D --> D2 D --> D3 D1 --> E D2 --> E D3 --> E E --> F F --> G

Auteurs

Team Formation Logicielle

Contribution

• Récupérer le code du projet

• Proposer des améliorations via Merge requirements

License

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International

Voir le fichier LICENSE

Installation

python -m venv --system-site-packages karma-env
source ./karma-env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
[deactivate]

Lancement

python3 src/karma_analysis.py data/[votre_fichier_data]

Problèmes restants

• Pas ou peu de tests, typage.

• Gestion des cas aux limites