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# Simulation de percolation electrique (3D)
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# Import
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import random as r
import skimage.measure
#====================================
# Variables
#Taille du cube
N1, N2, N3 = (5,5,5)
# 2 - Etude statistique sur le nombre d'itération suivant :
nIteration = 10
surface = np.zeros([N2,N1,N3], dtype=bool)
#Création d'une liste contenant les positions des cases vides (toutes au début)
emptyCells = []
for i in range(N2):
for j in range(N1):
for k in range(N3):
emptyCells.append((i,j,k))
#====================================
# Functions
### Fill
#Fonction de reset de la matrice et de la liste des cases vides (1)(2)
def reset(surface, emptyCells):
for i in range(N2):
for j in range(N1):
for k in range(N3):
surface[i][j][k] = 0
emptyCells = []
for i in range(N2):
for j in range(N1):
for k in range(N3):
emptyCells.append((i,j,k))
return surface, emptyCells
#Fonction pour remplir une case (1)(2)
def fillOneCell(surface, emptyCells):
randomIndex = r.randint(0,len(emptyCells)-1)
(y,x,z) = emptyCells[randomIndex]
emptyCells.pop(randomIndex)
surface[y][x][z] = True
#Fonction de véirification de la percolation (1)(2)
def percolationVerif(result):
left = []
for k in range(N1):
for z in range(N3):
if (result[k][0][z] != 0):
left.append(result[k][0][z])
for k in range(N1):
for z in range(N3):
if (result[k][len(result[0])-1][z] in left):
return True,result[k][len(result[0])-1][z]
return False, -1
### Show
def explode(data):
size = np.array(data.shape)*2
data_e = np.zeros(size - 1, dtype=data.dtype)
data_e[::2, ::2, ::2] = data
return data_e
#Afficher la matrice dans une fenêtre (1)(2)
def pltShow(surface, value):
#plt.figure(figsize=(15,7))
#plt.matshow(surface, fignum=1, vmin=0, vmax=np.amax(surface))
#plt.show()
#z,y,x = surface.nonzero()
filled = np.ones(surface.shape)
filled_2 = explode(filled)
colors = np.where(surface, '#55555555', '#00000000')
colo = explode(colors)
x, y, z = np.indices(np.array(filled_2.shape) + 1).astype(float)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.voxels(x, y, z, filled_2, facecolors=colo, edgecolors='k', linewidth=0)
result = np.copy(surface)
result[result!=value] = 0
filled = np.ones(result.shape)
filled_2 = explode(filled)
colors = np.where(result, '#55000055', '#00000000')
colo = explode(colors)
x, y, z = np.indices(np.array(filled_2.shape) + 1).astype(float)
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.voxels(x, y, z, filled_2, facecolors=colo, edgecolors='k', linewidth=0)
plt.show()
def pltShowM(surfaces):
x = 1
for surface in surfaces:
plt.figure(x, figsize=(15,7))
plt.matshow(surface, fignum=x, vmin=np.amin(surface), vmax=np.amax(surface))
x+=1
plt.show()
#Affiche la matrice dans la console (1)(2)
def npShow(surface):
print(surface)
print()
#====================================
# Main
def seq5(surface, emptyCells):
print("Lancement de l'étude statistique")
surface, emptyCells = reset(surface, emptyCells)
meanRate = []
for k in range(nIteration):
if (k%(nIteration/10)==0):
print(str(k/nIteration*100)+"% complété")
result = None
isP, value = None, None
while (not isP):
if ((N1*N2*N3-len(emptyCells))%((N1*N2*N3)/10)==0):
print(str((N1*N2*N3-len(emptyCells))/((N1*N2*N3))*100)+"% du remplissage complété")
fillOneCell(surface, emptyCells)
result = skimage.measure.label(surface, neighbors=4)
isP, value = percolationVerif(result)
meanRate.append((N1*N2*N3-len(emptyCells))/(N1*N2*N3)*100)
#print("La percolation ce fait à un taux de "+str((N1*N2-len(emptyCells))/(N1*N2)*100)+"%")
pltShow(result, value)
surface, emptyCells = reset(surface, emptyCells)
print("\nLa percolation se fait en moyenne à un taux de "+str(np.mean(meanRate))+"%")
#====================================
# Entry Point
#Foncion principale
def main():
seq5(surface, emptyCells)
#Point d'entrée du programme, il lance la fonction "main"
if __name__ == "__main__":
main()