Benjamin/ecoparasite-data-analyse
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Tracé des points et de la regression

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Benjamin
2026-04-27 15:18:30 +02:00
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src/ecoparasite/svg/SVGFactory.java
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@@ -103,131 +103,4 @@ public class SVGFactory {
}
/**
* Permet de renvoyer des valeurs "clean" pour l'affichage des axes
* @param h Contient les Coordonnées de chacun des points de nos données
* @return une HashMap de String et de Hashset de Double.
* Avec la String "AxeX", un Hashset de Double contenant les valeurs des gradations de l'axe X
* Avec la String "AxeY", un Hashset de Double contenant les valeurs des gragations de l'axe Y
* Avec la String "OffsetX", un Hashset de Double contenant uniquement la valeur de l'offset des points par rapport à l'axe X
* Avec la String "OffsetY", un Hashset de Double contenant uniquement la valeur de l'offset des points par rapport à l'axe Y
*/
public static HashMap< String ,ArrayList<Double>> PointAXES(HashSet<ValeursXY> h){
HashMap< String, ArrayList<Double> > map = new HashMap<>();
//Définition des min et max
double max_x = Double.MIN_VALUE;
double min_x = Double.MAX_VALUE;
double max_y = Double.MIN_VALUE;
double min_y = Double.MAX_VALUE;
//Trouvé les min et max
for (ValeursXY var : h) {
if (max_x < var.getX()){
max_x = var.getX();
}
if (min_x > var.getX()){
min_x = var.getX();
}
if (max_y < var.getY()){
max_y = var.getY();
}
if (min_y > var.getY()){
min_y = var.getY();
}
}
double range_x = max_x-min_x;
double range_y = max_y-min_y;
int target = 10; // Ideal Number of Gradation
double step_x = niceStep(range_x,target);
double step_y = niceStep(range_y,target);
double nicemin_x = roundMin(min_x,step_x);
double nicemax_x = roundMax(max_x,step_x);
double nicemin_y = roundMin(min_y,step_y);
double nicemax_y = roundMax(max_y,step_y);
// Compléter un Hashset de Double pour X et pour Y et Offset X et Y. TODO
ArrayList<Double> axeX = new ArrayList<>();
ArrayList<Double> axeY = new ArrayList<>();
ArrayList<Double> OffsetX = new ArrayList<>();
ArrayList<Double> OffsetY = new ArrayList<>();
Double ix = nicemin_x;
while ( ix <= nicemax_x ) {
axeX.add(ix);
ix+=step_x;
};
map.put("AxeX", axeX);
Double iy = nicemin_y;
while ( iy <= nicemax_y ) {
axeY.add(iy);
iy+=step_y;
}
map.put("AxeY",axeY);
double offsetX = min_x - nicemin_x;
double offsetY = min_y - nicemin_y;
ArrayList<Double> offsetXHash = new ArrayList<>();
offsetXHash.add(offsetX);
ArrayList<Double> offsetYHash = new ArrayList<>();
offsetYHash.add(offsetY);
map.put("OffsetX", offsetXHash);
map.put("OffsetY", offsetYHash);
return map;
}
/**
* Fonction de calcul d'un step rond
* Cette fonction est basé sur une idée demandée à ChatGPT
* @param range écart entre la plus petite et la plus grande valeur
* @param targetTicks nombre de gradation ideal
* @return
*/
public static double niceStep(double range, int targetTicks) {
double rawStep = range / targetTicks;
double exponent = Math.floor(Math.log10(rawStep));
double fraction = rawStep / Math.pow(10, exponent);
double niceFraction;
if (fraction < 1.5)
niceFraction = 1;
else if (fraction < 3)
niceFraction = 2;
else if (fraction < 7)
niceFraction = 5;
else
niceFraction = 10;
return niceFraction * Math.pow(10, exponent);
}
/**
* retourne une valeur arrondi "joli" adapter à un graphique
* @param value
* @param step
* @return
*/
public static double roundMin(double value, double step) {
return Math.floor(value / step) * step;
}
public static double roundMax(double value, double step) {
return Math.ceil(value / step) * step;
}
}