import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# calcul de A en radian
beta1=....
beta2=....
A=....

# 
lo=np.array([...,...,...]) # longueurs d'onde
alpha1=np.array([...,...,...])
alpha2=np.array([...,...,...])
Dm=....
n=....

# Courbe expérimentale pour la régression linéaire
x=...
y=...
plt.plot(x,y,'*')
plt.xlabel('...')
plt.ylabel('...')
plt.grid()
plt.show()

# valeurs numériques de n0 et n1 : a,b= polyfit(x,y,1) renoive les valeurs
# de a et b telles que y=a*x+b
a,b=np.polyfit(..,..,1)
n0=..
n1=...

#on superpose la courbe expérimentale et la droite de régression linéaire
plt.plot(x,y,'*')
plt.plot(x,...,) # tracé de la droite de régression linéaire
plt.xlabel('...')
plt.ylabel('...')
plt.grid()
plt.show()