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Documentation d'utilisation des fonctions de modélisation de la nyctinastie des plantes

Le notebook Jupyter utilisé peut être télécharger sur ce git dans le dossier principal. Il inclut plusieurs fonctions Python destinées à modéliser, analyser, et visualiser la nyctinastie du lotus sacré (Nelumbo nucifera) en fonction de la température.

1. nom_court_mois(mois)

• Description : Renvoie l'abréviation du nom du mois basée sur un index numérique (1 pour janvier, 2 pour février, etc.).
• Paramètres :
  • mois : int (le numéro du mois, 1-12)
• Retour : str (nom abrégé du mois)

2. nom_mois(mois)

• Description : Renvoie le nom complet du mois basé sur un index numérique.
• Paramètres :
  • mois : int (le numéro du mois, 1-12)
• Retour : str (nom complet du mois)

3. afficher_temperatures_moyennes(temperatures_moyennes)

• Description : Affiche un tableau des températures moyennes, avec des colonnes pour le mois, la température maximale moyenne, la température minimale moyenne, les jours chauds et les nuits froides.
• Paramètres :
  • temperatures_moyennes : list (liste contenant des sous-listes de températures pour chaque mois)
• Usage : Pour afficher visuellement les données de température structurées.

4. afficher_ov_lotus(data)

• Description : Affiche le taux et la vitesse d'ouverture nyctinastique des feuilles du lotus pour chaque jour et heure spécifiques.
• Paramètres :
  • data : list (données structurées contenant le jour, l'heure, le taux d'ouverture et la vitesse)
• Usage : Utile pour examiner les données de réponse nyctinastique sur plusieurs jours.

5. afficher_v_par_h_jour(data)

• Description : Génère un graphique montrant la variation de la vitesse d'ouverture nyctinastique en fonction de l'heure de la journée.
• Paramètres :
  • data : list (données nyctinastiques structurées par jour et heure)
• Usage : Visualiser la vitesse de réaction nyctinastique du lotus au cours de la journée.

6. visualiser_lotus(taux_ouverture=100, vitesse_ouverture=100)

• Description : Utilise la bibliothèque Turtle pour dessiner un lotus dont l'ouverture varie selon les paramètres spécifiés.
• Paramètres :
  • taux_ouverture : int (pourcentage d'ouverture de la fleur, 0-100)
  • vitesse_ouverture : int (vitesse d'animation de l'ouverture, 1-100)
• Usage : Cette fonction est particulièrement utile pour visualiser de manière interactive et graphique les mécanismes de nyctinastie.

7. nyctinastie_periode(periode, donnees_temperature, ov_nyctinastie, tp_nyctinastie, jf=False, debut_fleuraison=(7, 6), fin_fleuraison=(24, 9))

• Description : Calcule les paramètres nyctinastiques pour une période donnée en tenant compte des conditions de température et de l'heure.
• Paramètres :
  • periode : tuple (jour, mois, heure)
  • donnees_temperature : list (données de température moyenne mensuelle)
  • ov_nyctinastie : list (données d'ouverture et vitesse nyctinastique)
  • tp_nyctinastie : list (taux d’ouverture en fonction de la température)
  • jf : bool (indique s'il s'agit d'une journée froide)
  • debut_fleuraison et fin_fleuraison : tuple (début et fin de la période de floraison, format (

jour, mois))

• Usage : Fournit une simulation détaillée des réponses nyctinastiques basées sur les conditions environnementales et temporelles.

8. nyctinastie_heure_temperature(heure, temperature, ov_nyctinastie, tp_nyctinastie)

• Description : Détermine le taux et la vitesse d'ouverture nyctinastique en fonction d'une heure et température données.
• Paramètres :
  • heure : int (heure de la journée)
  • temperature : int (température en degrés Celsius)
  • ov_nyctinastie : list (données d'ouverture et vitesse nyctinastique)
  • tp_nyctinastie : list (taux d’ouverture en fonction de la température)
• Usage : Permet de modéliser la réponse nyctinastique spécifique à une heure et température données, facilitant ainsi les analyses ciblées.

9. afficher_tp_lotus(data)

• Description : Affiche les données de taux d'ouverture en fonction de la température dans un format tabulaire.
• Paramètres :
  • data : list (liste contenant des sous-listes avec des paires de température et taux d'ouverture)
• Usage : Cette fonction est utile pour visualiser rapidement les relations entre la température et le taux d'ouverture du lotus.

10. trier_supprimer_duplicats_tp(data, reverse=False)

• Description : Trie et supprime les doublons dans les données de taux d'ouverture par température, avec option pour tri en ordre décroissant.
• Paramètres :
  • data : list (données de température et taux d'ouverture)
  • reverse : bool (si True, le tri est fait en ordre décroissant)
• Usage : Permet de nettoyer et organiser les données pour une analyse plus précise ou pour préparer des visualisations.

11. afficher_tp_lineariser(dataset)

• Description : Affiche les données de taux d'ouverture linéarisées en fonction de la température dans un format tabulaire.
• Paramètres :
  • dataset : list (données linéarisées de température et taux d'ouverture)
• Usage : Utile pour examiner les taux d'ouverture ajustés après une interpolation linéaire, facilitant l'analyse des tendances ou des anomalies.

12. lineariser_donnees(donnees)

• Description : Remplit les valeurs manquantes dans les données de taux d'ouverture par température en utilisant une interpolation linéaire.
• Paramètres :
  • donnees : list (données de température et taux d'ouverture)
• Usage : Cette fonction est essentielle pour compléter les données incomplètes, permettant des analyses plus robustes et des prédictions plus précises.

13. generate_graph(data)

• Description : Génère un graphique pour visualiser la relation entre la température et le taux d'ouverture du lotus.
• Paramètres :
  • data : list (données de température et taux d'ouverture)
• Usage : Idéal pour visualiser comment le taux d'ouverture change en fonction de la température, offrant une représentation graphique directe et claire de cette relation.

14. nyctinastie_periode_journalier(periode, donnees_temperature, ov_nyctinastie, tp_nyctinastie, jf=False, debut_fleuraison=(7, 6), fin_fleuraison=(24, 9))

• Description : Calcule et organise les données nyctinastiques pour chaque heure d'un jour spécifique dans une période donnée.
• Paramètres :
  • periode : tuple (jour, mois)
  • donnees_temperature : list (données de température moyenne mensuelle)
  • ov_nyctinastie : list (données d'ouverture et vitesse nyctinastique)
  • tp_nyctinastie : list (taux d’ouverture en fonction de la température)
  • jf : bool (indique s'il s'agit d'une journée froide)
  • debut_fleuraison et fin_fleuraison : tuple (début et fin de la période de floraison)
• Usage : Permet d'obtenir une vue détaillée et horaire des réponses nyctinastiques pour un jour particulier, idéal pour des analyses diurnes détaillées.

15. graphique_nyctinastie_journaliere(dataset, periode = (0,0), j = 0)

• Description : Crée un graphique illustrant les variations nyctinastiques (taux d'ouverture, vitesse, température) sur une journée spécifique.
• Paramètres :
  • dataset : list (données de taux d'ouverture, vitesse et température pour chaque heure d'une journée)
  • periode : tuple (jour, mois)
  • j : int (indice du jour dans le mois pour le titre du graphique)
• Usage : Cette fonction est particulièrement utile pour visualiser les variations diurnes de nyctinastie et mieux comprendre comment les conditions environnementales affectent la plante à différentes heures.

16. graphique_nyctinastie_1plante(npjournalier, mois) :

• Cette fonction trace un graphique pour visualiser l'évolution du taux d'ouverture pour chaque jour et heure d'un mois donné.
• Paramètres :
  • npjournalier : Données nyctinastiques journalières pour un mois spécifique.
  • mois : Mois spécifique.
• Exemple d'utilisation :

  graphique_nyctinastie_1plante(npjournalier, mois)

17. nyctinastie_moyenne_mensuelle(mois, donnees_temperature, ov_nyctinastie, tp_nyctinastie, jf=False, debut_fleuraison=(7, 6), fin_fleuraison=(24, 9)) :

• Cette fonction retourne les moyennes mensuelles des paramètres nyctinastiques.
• Paramètres :
  • mois : Mois spécifique.
  • donnees_temperature : Données de température.
  • ov_nyctinastie : Données nyctinastiques du lotus.
  • tp_nyctinastie : Taux d’ouverture en fonction de la température.
  • jf : Journée froide (par défaut False).
  • debut_fleuraison : Début de la période de floraison (par défaut (7, 6)).
  • fin_fleuraison : Fin de la période de floraison (par défaut (24, 9)).
• Exemple d'utilisation :

  nyctinastie_moyenne_mensuelle(1, temperatures_moyennes, ov_nyctinastie_lotus, tp_lotus_linearise)

18. nyctinastie_dans_annee(donnees_temperature, ov_nyctinastie, tp_nyctinastie, jf=False, debut_fleuraison=(7, 6), fin_fleuraison=(24, 9)) :

• Cette fonction retourne les statistiques nyctinastiques pour chaque mois de l'année.
• Paramètres :
  • donnees_temperature : Données de température.
  • ov_nyctinastie : Données nyctinastiques du lotus.
  • tp_nyctinastie : Taux d’ouverture en fonction de la température.
  • jf : Journée froide (par défaut False).
  • debut_fleuraison : Début de la période de floraison (par défaut (7, 6)).
  • fin_fleuraison : Fin de la période de floraison (par défaut (24, 9)).
• Exemple d'utilisation :

  nyctinastie_dans_annee(temperatures_moyennes, ov_nyctinastie_lotus, tp_lotus_linearise)

Chacune de ces fonctions est conçue pour faciliter l'analyse et la visualisation des réponses nyctinastiques du lotus sacré, en fonction de divers facteurs environnementaux. Elles permettent de mener des études détaillées sur le comportement végétal, offrant des insights dans les mécanismes biologiques de la nyctinastie.