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983f9a2430 JavaDoc 2026-04-08 11:10:11 +02:00
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@@ -1,20 +1,15 @@
package ecoparasite;
import ecoparasite.completion.Completion;
import ecoparasite.input.InputFactory;
import ecoparasite.input.InputFileException;
import ecoparasite.input.RawData;
import ecoparasite.input.RawDataOverflow;
import ecoparasite.nettoyage.Nettoyage;
import ecoparasite.poisson.Poisson;
import ecoparasite.population.Population;
import ecoparasite.population.PopulationArgInterval;
import ecoparasite.population.PopulationArgs;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.function.BiConsumer;
import java.util.function.Function;
public class LectureEval {
@@ -95,28 +90,6 @@ public class LectureEval {
System.out.println(p);
}
// Complétion de la masse.
Function<Population,Double> getWeight = population -> {
return population.getTotal().getWidth() != null ? population.getTotal().getWidth().transformToDouble() : null;
};
BiConsumer<Population,Double> setWeight = (population, aDouble) -> {
population.getTotal().setWidth(new PopulationArgInterval(aDouble,aDouble));
};
// Complétion de la masse.
pop = Completion.completeColumnsMoyenne(pop, getWeight, setWeight);
System.out.println("---");
for( Population p: pop){
System.out.println(p);
}
// Nettoyage de la masse.
pop = Nettoyage.nettoieColumnsMoyenne(pop, getWeight, setWeight, false);
System.out.println("---");
for( Population p: pop){
System.out.println(p);
}
}
}

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@@ -64,16 +64,6 @@ public class Completion {
return mean / i;
}
/**
* Permet de remplacer les valeurs inexistantes par les valeurs les plus probables avec une regression linéaire
* @param list La liste des données
* @param getX Le getter de la valeur en x
* @param getY Le getter de la valeur en y
* @param setY Le Setter de la valeur en y qui est à compléter
* @return Une liste des valeurs compléters
* @param <T> Le type des données de la liste
* @param <V> Le type des données numériques
*/
public static <T,V extends Number> HashSet<T> completeColumnsLinear(HashSet<T> list, Function<T,V> getX, Function<T,V> getY, BiConsumer<T,V> setY ){
double meanX = calculateMean(list, getX);
@@ -99,7 +89,7 @@ public class Completion {
* @param getY
* @param meanX
* @param meanY
* @return La valeur du a de la formule de regression linéaire
* @return
* @param <T>
* @param <V>
*/
@@ -123,13 +113,6 @@ public class Completion {
return numerateur / denominateur;
}
/**
* Permet de calculer b dans une regression linéaire
* @param meanX
* @param meanY
* @param valueA
* @return La valeur de b dans la formule de regression linéaire
*/
public static double calculateLinearB(
double meanX,
double meanY,

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@@ -15,18 +15,17 @@ import java.util.function.Function;
public class Nettoyage {
/**
* Permet de remplacer les valeurs abérrantes d'un paramètre d'un HashSet par la moyenne des autres valeurs (non nulles).
* Permet de remplacer les valeurs inexistantes d'un paramètre d'un HashSet par la moyenne des autres valeurs (non nulles).
* Exemple d'utilisation : T = Poisson, V = Double, getValue = Poisson::getInfestation, setValue = Poisson::setInfestation.
*
* @param list La liste de données cobaye.
* @param getValue La fonction (Getter) qui permet d'obtenir la valeur que l'on veut vérifier
* @param setValue La fonction (Setter) qui permet de remplacer la valeur si null.
* @param allowNegative Savoir si une valeur négative est forcément aberrant.
* @return Le HashSet avec les valeurs remplacés.
* @param <T> Le type de données cobaye. Exemple : Poisson, Population
* @param <V> Le type de la donnée à vérifier, doit être un Wrapper Number. Exemple : Double.
*/
public static <T,V extends Number> HashSet<T> nettoieColumnsMoyenne(HashSet<T> list, Function<T,V> getValue, BiConsumer<T,V> setValue, boolean allowNegative ){
public static <T,V extends Number> HashSet<T> nettoieColumnsMoyenne(HashSet<T> list, Function<T,V> getValue, BiConsumer<T,V> setValue ){
Double mean = Completion.calculateMean(list, getValue);
@@ -45,7 +44,7 @@ public class Nettoyage {
Double IQR = thirdQuart - firstQuart;
for(T item : list){
if( getValue.apply(item).doubleValue() < firstQuart - (IQR * 1.5) || getValue.apply(item).doubleValue() > thirdQuart + (IQR * 1.5) || ( !allowNegative && getValue.apply(item).doubleValue() < 0 ) ){
if( getValue.apply(item).doubleValue() < firstQuart - (IQR * 1.5) || getValue.apply(item).doubleValue() > thirdQuart + (IQR * 1.5)){
setValue.accept( item, (V) mean);
}
}
@@ -53,20 +52,5 @@ public class Nettoyage {
return list;
}
/**
* Polymorphisme de la fonction précédente. Autorise les valeurs abérrantes à être négative.
* @param list
* @param getValue
* @param setValue
* @return
* @param <T>
* @param <V>
*
* @see Nettoyage::nettoieColumnsMoyenne
*/
public static <T,V extends Number> HashSet<T> nettoieColumnsMoyenne(HashSet<T> list, Function<T,V> getValue, BiConsumer<T,V> setValue){
return nettoieColumnsMoyenne(list, getValue, setValue, true);
}
}

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@@ -70,9 +70,9 @@ public class Mackerel extends Poisson implements DataParsing {
}
/**
* Implementation de parsePartiePoisson de l'interface DataParsing
* @param entry correspond à notre liste temporaire lu dans parse pour chacun des poissons
* @return envoie un tableau de partie de Poisson à ajouter à notre poisson
*
* @param entry
* @return
*/
private static HashSet<PartiePoisson> parsePartiePoisson(HashMap<String,String> entry){

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@@ -11,11 +11,6 @@ import java.util.Objects;
import static java.lang.Double.valueOf;
/**
* Classe MackerelSerra créer pour le fichier test2.csv
* cette classe existe principalement pour l'évaluation
*/
public class MackerelSerra extends Poisson implements DataParsing {
/**
@@ -72,9 +67,9 @@ public class MackerelSerra extends Poisson implements DataParsing {
}
/**
* Implementation de parsePartiePoisson de l'interface DataParsing
* @param entry correspond à notre liste temporaire lu dans parse pour chacun des poissons
* @return envoie un tableau de partie de Poisson à ajouter à notre poisson
*
* @param entry
* @return
*/
private static HashSet<PartiePoisson> parsePartiePoisson(HashMap<String,String> entry){

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@@ -187,10 +187,10 @@ public class PopulationArgs {
return String.format( "Année: %d, N: %d, Length: %f, Width: %f, Prevalence: %f, IC: %f, Intensity: %f, Abondance: %f, Zone: %s",
this.year,
this.number,
this.length != null ? this.length.transformToDouble() : null,
this.width != null ? this.width.transformToDouble() : null,
this.prevalence != null ? this.prevalence.transformToDouble() : null,
this.ic != null ? this.ic.transformToDouble() : null,
this.length != null ? this.length.transformToDouble() : 0.0,
this.width != null ? this.width.transformToDouble() : 0.0,
this.prevalence != null ? this.prevalence.transformToDouble() : 0.0,
this.ic != null ? this.ic.transformToDouble() : 0.0,
this.intensity,
this.abondance,
this.zone