#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

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TP lois de Descartes
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#importation des bibilothèques
import numpy as np # NUMPY : pour la manipulation mathématique des tableaux de valeurs 

#valeurs expérimentales- PARTIE à COMPLETER
nombre=        #Indiquer le nombre de mesures effectuées
i1 = np.array([          ])  # COMPLETER les crochets avec vos valeurs de i1 en deg séparés par des virgules
i2 = np.array([         ])   # COMPLETER avec vos valeur de i2 en deg

#calcul de l'indice 
n=np.sin(i1*np.pi/180)/np.sin(i2*np.pi/180) #convertir les angles en rad

print('les valeurs de n sont', n)  # Affiche les valeurs calculées des indices

# calcul de la valeur moyenne 
n_moy = np.mean(n)     
print('La valeur moyenne des indices mesurés vaut ', n_moy)  # Affiche la valeur moyenne des vitesses.

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#calcul des incertitudes-type 

#ecart-type
u_n = np.std(n, ddof = 1)    #Le paramètre ddof = 1 permet d'utiliser l'expression de l'ecart-type experimental.
print('Incertitude-type sur une mesure de n :', u_n) # Affiche l'incertitude-type. 

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#incertitude-type sur la moyenne
u_moy = u_n / np.sqrt(nombre)     # Remplacer "nombre" par le nombre d'observations effectuées.
print('Incertitude-type sur la valeur moyenne des indices:', u_moy)   # Affiche l'incertitude-type. 


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