Approche énergétique avec un pointage vidéo puis exploitation des données en python.
pointage vidéo
Reprendre le pointage comme dans le Tp précédent
Utiliser la feuille de calcul pour calculer :
- les vitesses
- les énergies cinétiques
- les énergies potentielles
- les énergies mécaniques
Tracer sur un graphiques les trois courbes représentants les énergies en fonction du temps.
Commentez les résultats obtenus.
correction
Approche énergétique avec un pointage vidéo puis exploitation des données en python.
pointage vidéo
Reprendre le pointage comme dans le Tp précédent :Le lancer franc
résultats du pointage
à partir des données (x,y et t) du pointage
Utiliser un script python pour calculer :
- les vitesses
- les énergies cinétiques
- les énergies potentielles
- les énergies mécaniques
Tracer sur un graphiques les trois courbes représentants les énergies en fonction du temps.
Commentez les résultats obtenus.
correction
le fichier cloche.csv doit se trouver dans le même dossier que le script python.
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
import math
m=0.624
g=9.81
v=[]
Ep=[]
Ec=[]
Em=[]
df=pandas.read_csv('cloche.csv',encoding="cp1252", sep=';',header=0)
t=df['Temps'].values.tolist()
x=df['x'].values.tolist()
y=df['y'].values.tolist()
for i in range(len(t)-1):
vx=(x[i+1]-x[i])/(t[i+1]-t[i])
vy=(y[i+1]-y[i])/(t[i+1]-t[i])
v.append(math.sqrt(vx**2+vy**2))
Ep.append(m*g*y[i])
Ec.append(1/2*m*v[i]**2)
Em.append(Ec[i]+Ep[i])
t.pop()
plt.scatter(t,Ec,label="Ec")
plt.scatter(t,Ep,label="Ep")
plt.scatter(t,Em,label="Em")
plt.legend()
plt.xlabel("temps en s")
plt.ylabel("énergie en J")
plt.grid()
plt.show()
