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Linspace

Gera um array com N Medidas de valor nominal [a,b] A incerteza será constante caso 'incertezas' for um número, mas se ela for um array cada Medida terá a respectiva incerteza. A unidade será a mesma e é opcional

Parameters:

Name Type Description Default
a

Menor nominal

 required
b

Maior nominal

 required
n

(int) Número de Medidas

 required
incertezas

(float | iterable) incerteza ou array de incertezas

 required
unidade

(str) unidade das medidas

 False

Returns:

Name Type Description
arrayM ndarray[Medida]

array de Medidas

Examples:

>>> import LabIFSC2 as lab
>>> import numpy as np
>>> a=1 ; b=5 ; N=3
>>> tempo=lab.linspace(a,b,N,0.1,'s')
>>> tempo 
array([(1.0±0.1)s, (3.0±0.1)s, (5.0±0.1)s], dtype=object)
>>> tempo**2 
(1.0±0.2)s... (4.0±0.4)s ... (25±1)s]

Esse é um exemplo com poucos pontos para que seja possível observar uma diferença significativa entre as Medidas

Source code in LabIFSC2/arrayM.py 
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def linspace(a,b,n : int,incertezas,unidade=False) -> np.ndarray[Medida]:
    """Gera um array com N Medidas de valor nominal [a,b]
    A incerteza será constante caso 'incertezas' for um número,
    mas se ela for um array cada Medida terá a respectiva incerteza.
    A unidade será a mesma e é opcional

    Args:
        a : Menor nominal
        b : Maior nominal
        n : (int) Número de Medidas
        incertezas : (float | iterable) incerteza ou array de incertezas
        unidade : (str) unidade das medidas

    Returns:
        arrayM : array de Medidas

    Examples:
        >>> import LabIFSC2 as lab
        >>> import numpy as np
        >>> a=1 ; b=5 ; N=3
        >>> tempo=lab.linspace(a,b,N,0.1,'s')
        >>> tempo 
        array([(1.0±0.1)s, (3.0±0.1)s, (5.0±0.1)s], dtype=object)
        >>> tempo**2 
        (1.0±0.2)s... (4.0±0.4)s ... (25±1)s]    

    Esse é um exemplo com poucos pontos para que
    seja possível observar uma diferença significativa
    entre as Medidas

    """
    n=int(n)
    nominais=np.linspace(a,b,n)
    if not hasattr(incertezas,'__iter__'):
        return np.array([Medida(i,incertezas,unidade) for i in nominais])
    if len(incertezas)!=len(nominais):
        raise ValueError('Número de incertezas incompatível com número de nominais')
    else:
        return np.array([Medida(i,j,unidade) for i,j in zip(nominais,incertezas)])