Je comprends que vous souhaitez un script Python pour calculer des statistiques clés dans le domaine de la mémoire vive (RAM). Voici un exemple de script Python qui calcule des statistiques clés telles que la moyenne, la médiane, l’écart-type et le coefficient de variation de la consommation de RAM sur un intervalle de temps donné. Ce script utilise des données fictives pour illustrer le concept.
« `python
import numpy as np
import pandas as pd
# Générer des données fictives de consommation de RAM
np.random.seed(0)
temps = np.arange(0, 100, 1) # Intervalle de temps de 100 secondes
consommation_ram = np.random.randint(500, 2000, size=100) # Consommation de RAM en Mo
# Créer un DataFrame pandas pour les données
data = pd.DataFrame({‘Temps’: temps, ‘Consommation_RAM’: consommation_ram})
# Calcul des statistiques clés
moyenne = data[‘Consommation_RAM’].mean()
mediane = data[‘Consommation_RAM’].median()
ecart_type = data[‘Consommation_RAM’].std()
coefficient_variation = (ecart_type / moyenne) * 100
# Affichage des résultats
print(« Statistiques de la consommation de RAM »)
print(f »Moyenne: {moyenne:.2f} Mo »)
print(f »Médiane: {mediane:.2f} Mo »)
print(f »Écart-type: {ecart_type:.2f} Mo »)
print(f »Coefficient de variation: {coefficient_variation:.2f} % »)
# Visualisation des données
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data[‘Temps’], data[‘Consommation_RAM’], label=’Consommation de RAM’)
plt.xlabel(‘Temps (s)’)
plt.ylabel(‘Consommation de RAM (Mo)’)
plt.title(‘Consommation de RAM sur 100 secondes’)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
« `
### Explication Scientifique
Ce script Python utilise la bibliothèque `numpy` pour générer des données fictives de consommation de RAM sur un intervalle de temps de 100 secondes. Les valeurs de consommation de RAM sont générées de manière aléatoire entre 500 et 2000 Mo. Ensuite, un DataFrame `pandas` est créé pour structurer ces données.
Les statistiques clés calculées incluent :
– Moyenne : La moyenne arithmétique de la consommation de RAM, qui représente la valeur centrale des données.
– Médiane : La valeur médiane, qui est la valeur au milieu des données triées, offrant une mesure de centralité robuste aux valeurs aberrantes.
– Écart-type : Une mesure de la dispersion des données autour de la moyenne. Un écart-type élevé indique une plus grande variabilité dans les données.
– Coefficient de variation : Le rapport de l’écart-type à la moyenne, exprimé en pourcentage, qui permet de comparer la dispersion relative des données indépendamment de leur unité de mesure.
Enfin, une visualisation des données est réalisée à l’aide de `matplotlib` pour observer l’évolution de la consommation de RAM au fil du temps.
Ce script peut être adapté pour traiter des données réelles de consommation de RAM en remplaçant les données fictives par des mesures réelles collectées à intervalles réguliers.