corrigé : activité rayonnement solaire

avec un tableur

en python

import math
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import numpy as np
import math

T=np.array([3500,4000,4500,5000,6000])
londe=np.array([900E-9,800E-9,650E-9,600E-9,500E-9])

#On note invT l'inverse de T : 1/T
invT=1/T

# regression linéaire
slope, intercept, r_value, p_value, std_error = stats.linregress(invT,londe)
londemodel=slope*invT+intercept

#tracé du nuage de points
plt . scatter(invT ,londe,s=100,color ='yellow')

#Tracé de la modélisation
plt . plot (invT,londemodel,marker=".",color ='blue',markersize=1)


plt . ylabel ("1/T avec T en Kelvin   (K)")
plt . xlabel ("longueur d'onde en nm")
plt . grid ()

# Affichage du graphique
plt .show()

#affichage des résultats de la modélisation
print("a=",slope)
print("b=",intercept)
print("cofficient de correlation=",r_value)

Le coefficient étant très proche de 1 et b proche de 0 montrent que la relation de linéarité entre lambda et 1/T est validée.

la pente 0.00343 est proche de celle donnée par la loi de Wien (0.0029)