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Python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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df = pd.read_csv("data.csv")
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df["time_s"] = df["time since start [ms]"] / 1000.0
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t = df["time_s"].values
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T = df["temp_amb IR [C]"].values
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# Media ponderata sul tempo con regola dei trapezi
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# T_avg = integral(T dt) / (t_fine - t_inizio)
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integral = np.trapezoid(T, t)
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durata = t[-1] - t[0]
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t_media = integral / durata
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t_min = T.min()
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t_max = T.max()
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t_inizio = t[0]
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t_fine = t[-1]
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n_campioni = len(df)
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print(f"Finestra di osservazione: {t_inizio:.1f} s → {t_fine:.1f} s ({durata:.1f} s)")
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print(f"Campioni: {n_campioni}")
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print(f"T ambiente min: {t_min:.2f} °C")
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print(f"T ambiente max: {t_max:.2f} °C")
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print(f"T ambiente media ponderata: {t_media:.2f} °C")
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with open("report.md", "w", encoding="utf-8") as f:
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f.write("# Report: Temperatura Ambiente Media\n\n")
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f.write("## Metodologia\n\n")
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f.write("La media è calcolata come **media ponderata sul tempo** (regola dei trapezi):\n\n")
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f.write("$$T_{avg} = \\frac{\\int T(t)\\, dt}{t_{fine} - t_{inizio}}$$\n\n")
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f.write("Questo approccio tiene conto del campionamento non uniforme: ")
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f.write("ogni campione pesa proporzionalmente all'intervallo di tempo che copre.\n\n")
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f.write("## Risultati\n\n")
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f.write(f"| Parametro | Valore |\n")
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f.write(f"|---|---|\n")
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f.write(f"| Inizio osservazione | {t_inizio:.1f} s |\n")
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f.write(f"| Fine osservazione | {t_fine:.1f} s |\n")
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f.write(f"| Durata totale | {durata:.1f} s |\n")
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f.write(f"| Numero campioni | {n_campioni} |\n")
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f.write(f"| T ambiente minima | {t_min:.2f} °C |\n")
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f.write(f"| T ambiente massima | {t_max:.2f} °C |\n")
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f.write(f"| **T ambiente media ponderata** | **{t_media:.2f} °C** |\n")
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print("\nreport.md generato.")
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