{
    "info": {
        "author": "Maxime Hardy",
        "author_email": "maxime.bonneau.hardy@gmail.com",
        "bugtrack_url": null,
        "classifiers": [],
        "description": "==========\nOutilsLabo\n==========\n\nLe paquet OutilsLabo apporte des outils utiles lorsque l'on traite des\ndonn\u00e9es obtenues en laboratoire. Il est principalement compos\u00e9 du module\nlabfit.py qui permet d'effectuer une r\u00e9gression sur les donn\u00e9es avec\nl'algorithme Least squares ou ODR, du module peakfit.py qui permet de \nsituer la position, l'amplitude et la largeur de pics gaussiens, \nlorentziens ou autre et du module donnee.py qui permet de traiter une\ndonn\u00e9e et son incertitude comme un seul objet. D'autres outils, comme\ndes outils de d\u00e9rivation, sont aussi fournis.\n\n\nModule labfit\n=============\n\nLa classe 'fit' cr\u00e9e un objet contenant deux m\u00e9thodes de fit, soient\nfit.leastsq et fit.odr qui renvoient toutes deux le r\u00e9sultat dans\nfit.para avec comme erreurs fit.err. Si l'option verbose est activ\u00e9e\n(activ\u00e9e par d\u00e9faut), le fit imprime \u00e0 l'\u00e9cran des valeurs importantes\n(dont la matrice de corr\u00e9lation et chi^2).\n\nElle s'utilise comme suit::\n\n\tdef Fonction(x,P):\n\t\treturn \tLa_fonction_de_la_variable_x_et_du_tableau_de_param\u00e8tres_p\n\n\ta = fit(ValeursDeX, ValeursDeY, Param\u00e8tresInitiaux, Fonction, xerr=ErreursEnX, yerr=ErreursEnY)\n\ta.leastsq() OU a.odr()\n\nAussi, appeler l'objet de 'fit' correspond \u00e0 appeler la fonction avec\nles param\u00e8tres stock\u00e9s dans fit.para (param\u00e8tres initiaux au param\u00e8tres\nde fit)\n* a(x) est absolument \u00e9quivalent \u00e0 Fonction(x,a.para)\n\nAussi, on peut aller chercher directement les param\u00e8tres du fit en\nconsid\u00e9rant l'objet comme un tableau:\n* a[i] est absolument \u00e9quivalent \u00e0 a.para[i]\n\nLes classes 'lsqfit' et 'odrfit' sont absolument identiques \u00e0 la classe\n'fit' (elles h\u00e9ritent de toutes ses m\u00e9thodes et variables), sauf qu'elle\nperforment la r\u00e9gression au moment de l'initialisation. Ainsi::\n\tdef Fonction(x,P):\n\t\treturn La_fonction_de_la_variable_x_et_du_tableau_de_param\u00e8tres_p\n\n\ta = odrfit(ValeursDeX, ValeursDeY, Param\u00e8tresInitiaux, Fonction, xerr=ErreursEnX, yerr=ErreursEnY)\n\n\nModule peakfit\n==============\n\nCette section est vide pour l'instant\n\n\nModule donnee\n=============\n\nCette section est vide pour l'instant\n\n\nContributors\n============\n\nJean Olivier Simoneau, Christian Lupien",
        "description_content_type": null,
        "docs_url": null,
        "download_url": "UNKNOWN",
        "downloads": {
            "last_day": -1,
            "last_month": -1,
            "last_week": -1
        },
        "home_page": "http://pypi.python.org/pypi/OutilsLao",
        "keywords": null,
        "license": "LICENSE.txt",
        "maintainer": null,
        "maintainer_email": null,
        "name": "OutilsLabo",
        "package_url": "https://pypi.org/project/OutilsLabo/",
        "platform": "UNKNOWN",
        "project_url": "https://pypi.org/project/OutilsLabo/",
        "project_urls": {
            "Download": "UNKNOWN",
            "Homepage": "http://pypi.python.org/pypi/OutilsLao"
        },
        "release_url": "https://pypi.org/project/OutilsLabo/0.1.0/",
        "requires_dist": null,
        "requires_python": null,
        "summary": "Outils utiles pour le traitement des donnees en laboratoire",
        "version": "0.1.0"
    },
    "last_serial": 784863,
    "releases": {
        "0.1.0": [
            {
                "comment_text": "",
                "digests": {
                    "md5": "9aa83a1ebc12f1f865b9d0e32146a2c3",
                    "sha256": "a9dd0dd1a820d89d71d703d53fff33db6a20a8ea64dbf56acb02b73b26faa40b"
                },
                "downloads": -1,
                "filename": "OutilsLabo-0.1.0.tar.gz",
                "has_sig": false,
                "md5_digest": "9aa83a1ebc12f1f865b9d0e32146a2c3",
                "packagetype": "sdist",
                "python_version": "source",
                "requires_python": null,
                "size": 23803,
                "upload_time": "2013-01-22T18:17:47",
                "url": "https://files.pythonhosted.org/packages/d4/4c/1581f3c9d4c9aa664d5a48aa7debd95334872c4f46953d54bc590b3106fc/OutilsLabo-0.1.0.tar.gz"
            }
        ]
    },
    "urls": [
        {
            "comment_text": "",
            "digests": {
                "md5": "9aa83a1ebc12f1f865b9d0e32146a2c3",
                "sha256": "a9dd0dd1a820d89d71d703d53fff33db6a20a8ea64dbf56acb02b73b26faa40b"
            },
            "downloads": -1,
            "filename": "OutilsLabo-0.1.0.tar.gz",
            "has_sig": false,
            "md5_digest": "9aa83a1ebc12f1f865b9d0e32146a2c3",
            "packagetype": "sdist",
            "python_version": "source",
            "requires_python": null,
            "size": 23803,
            "upload_time": "2013-01-22T18:17:47",
            "url": "https://files.pythonhosted.org/packages/d4/4c/1581f3c9d4c9aa664d5a48aa7debd95334872c4f46953d54bc590b3106fc/OutilsLabo-0.1.0.tar.gz"
        }
    ]
}