Apprendre Maple

[Bibinou]

Bonjour à tous,

je recherche à représenter en 3D un nuage de points de type (x;y;z).
Donnée numériques et non analytiques.

Je sais que si je représente y=f(x), j'obtiens une parabole.
Ainsi j'aimerais voir ce que me donne ma troisième variable z lorsque je la correlle à x et y.

Le but ultime de ce que je veux faire, c'est une sorte de map 3D sur laquelle on verrait une vallée sur l'axe des z lorsque x et y sont minimaux.

Merci pour votre coup de main

[ALS]

Bonjour, regardez les exemples de la page d'aide pour la fonction CurveFitting[ArrayInterpolation].
A+

[Bibinou]

Merci Alain,

je me suis replongé sur le sujet, mais j'avoue mes notions de maple qui datent de prépa sont quelque peu "rouillées". Et comme je ne suis plus du tout dans le domaine des maths... c'est forcément un peu plus dur.

> with(CurveFitting);
> with(plots);
> IC50 := [5, .5, .6, 1.5, 1, 3, .8];
> REDOX := [.2, .41, .52, .72, .69, .56, .38];
> LIPO := [.572, 2.233, 1.966, 2.107, 1.919, 1.008, 2.345];
> pointplot3d(REDOX, IC50, LIPO, axes = normal, symbol = sphere);

j'ai déjà réussi à faire un graphique en 3D, qui n'est pas très joli dont il manque les annotations d'axes mais bon.
J'ai aussi tracé sur excel IC50 = f(REDOX) et j'obtiens une belle droite de régression en 2D lorsque je prend tous les points expérimentaux (que je n'ai pas mis dans mon post). Cependant des points s'en éloignent et c'est pourquoi je pense que ces points sont également fonction de LIPO.

Mais là, j'ai regardé l'aide comme vous me l'avez suggéré, mais je ne comprend pas pourquoi ils définissent des matrices, sur quelle base de grandeur la choisir? Est-ce sur le nombre de point dont on veut vérifier la régression?

[ALS]

Bonjour,
pour la représentation du nuage de points 3d:

[Bibinou]

Bonjour Alain,

était-il nécessaire d'écrire une procédure pour définir le nuage de points?
J'ai donc trié mes listes IC50 REDOX et LIPO et appliqué le fichier d'aide. Mais j'avoue ne pas trop comprendre la finalité de trier les listes.

> sort(IC50); sort(IC50, proc (a, b) options operator, arrow; evalb(a < b) end proc);
[0.5, 0.6, 0.8, 1, 1.5, 3, 5]
> sort(REDOX); sort(REDOX, proc (a, b) options operator, arrow; evalb(a < b) end proc);
[0.2, 0.38, 0.41, 0.52, 0.56, 0.69, 0.72]
> sort(LIPO); sort(LIPO, proc (a, b) options operator, arrow; evalb(a < b) end proc);
[0.572, 1.008, 1.919, 1.966, 2.107, 2.233, 2.345]
> A := ArrayInterpolation([IC50, REDOX], LIPO, method = linear);
> matrixplot(Matrix(A), axes = normal);
Error, (in Matrix) dimension parameters are required for this form of initializer