Ajout des vues calendrier à l'étape 3

docs/03 - Premiers graphiques/index.md

@@ -4,6 +4,8 @@ On peut désormais tracer nos premiers graphiques simples et bruts.
 S'ils ne sont pas très instructifs par rapport à ce que nous fournissent Home Assistant et InfluxDB, ils nous permettent au moins de nous assurer que tout fonctionne, et que les données semblent cohérentes.
 Les fichiers CSV correspondant à chaque figure sont conservés dans `data/` dans ce dossier.
 
+On se limite dans un premier temps aux 7 derniers jours.
+
 ```shell
 python "docs/03 - Premiers graphiques/scripts/plot_basic_variables.py"
 ```
@@ -23,3 +25,24 @@ python "docs/03 - Premiers graphiques/scripts/plot_basic_variables.py"
 ![](figures/wind_direction_last_7_days.png)
 
 ![](figures/sun_elevation_last_7_days.png)
+
+## Vues calendrier
+
+Les vues calendrier permettent de visualiser, jour par jour, les cumuls ou moyennes quotidiennes sur la dernière année complète disponible.
+Les images générées sont stockées dans `figures/calendar/` et les CSV correspondants dans `data/calendar/`.
+
+```shell
+python "docs/03 - Premiers graphiques/scripts/plot_calendar_overview.py"
+```
+
+![](figures/calendar/calendar_rain_2025.png)
+
+![](figures/calendar/calendar_temperature_2025.png)
+
+![](figures/calendar/calendar_pressure_2025.png)
+
+![](figures/calendar/calendar_illuminance_2025.png)
+
+![](figures/calendar/calendar_wind_2025.png)
+
+Ces vues, bien que simples en principe, mettent déjà mieux en évidence les fluctuations au cours du temps.

docs/03 - Premiers graphiques/scripts/plot_calendar_overview.py

@@ -1,12 +1,16 @@
-# scripts/plot_calendar_overview.py
+# docs/03 - Premiers graphiques/scripts/plot_calendar_overview.py
 from __future__ import annotations
 
 from pathlib import Path
+import sys
 
 import calendar
 import numpy as np
 import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[3]
+if str(PROJECT_ROOT) not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
 
 from meteo.dataset import load_raw_csv
 from meteo.analysis import compute_daily_rainfall_totals
@@ -14,8 +18,9 @@ from meteo.plots import export_plot_dataset, plot_calendar_heatmap, plot_weekday
 from meteo.variables import VARIABLES_BY_KEY
 
 
-CSV_PATH = Path("data/weather_minutely.csv")
+DOC_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent
-OUTPUT_DIR = Path("figures/calendar")
+CSV_PATH = PROJECT_ROOT / "data" / "weather_minutely.csv"
+OUTPUT_DIR = DOC_DIR / "figures" / "calendar"
 
 WEEKDAY_VARIABLE_KEYS = ["temperature", "humidity", "wind_speed", "illuminance"]
 
@@ -47,42 +52,6 @@ def compute_daily_mean(df: pd.DataFrame, column: str) -> pd.Series:
     return df[column].resample("1D").mean()
 
 
-def plot_combined_calendar(
-    matrices: dict[str, pd.DataFrame],
-    output_path: Path,
-    *,
-    title: str,
-) -> None:
-    if not matrices:
-        return
-
-    combined_dataset = pd.concat(matrices, axis=1)
-    export_plot_dataset(combined_dataset, output_path)
-
-    n = len(matrices)
-    fig, axes = plt.subplots(n, 1, figsize=(14, 4 * n), sharex=True)
-    if n == 1:
-        axes = [axes]
-
-    for ax, (label, matrix) in zip(axes, matrices.items()):
-        data = matrix.to_numpy(dtype=float)
-        im = ax.imshow(data, aspect="auto", interpolation="nearest", cmap=matrix.attrs.get("cmap", "viridis"))
-        ax.set_xticks(np.arange(matrix.shape[1]))
-        ax.set_xticklabels(matrix.columns, rotation=90)
-        ax.set_yticks(np.arange(matrix.shape[0]))
-        ax.set_yticklabels(matrix.index)
-        ax.set_ylabel(label)
-        cbar = fig.colorbar(im, ax=ax)
-        if matrix.attrs.get("colorbar_label"):
-            cbar.set_label(matrix.attrs["colorbar_label"])
-
-    axes[-1].set_xlabel("Jour du mois")
-    fig.suptitle(title)
-    fig.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.97])
-    fig.savefig(output_path, dpi=150)
-    plt.close(fig)
-
-
 def main() -> None:
     if not CSV_PATH.exists():
         print(f"⚠ Fichier introuvable : {CSV_PATH}")
@@ -136,11 +105,6 @@ def main() -> None:
     )
     print(f"✔ Heatmap température {latest_year} : {temp_path}")
 
-    matrices_for_combined = {
-        "Pluie (mm)": rain_matrix,
-        "Température (°C)": temp_matrix,
-    }
-
     if "pressure" in df.columns:
         daily_pressure = compute_daily_mean(df, "pressure")
         pressure_matrix = _format_calendar_matrix(daily_pressure, latest_year, "Pression (hPa)")
@@ -155,7 +119,6 @@ def main() -> None:
             colorbar_label="hPa",
         )
         print(f"✔ Heatmap pression {latest_year} : {pressure_path}")
-        matrices_for_combined["Pression (hPa)"] = pressure_matrix
 
     if "illuminance" in df.columns:
         daily_lux = compute_daily_mean(df, "illuminance")
@@ -171,7 +134,6 @@ def main() -> None:
             colorbar_label="lux",
         )
         print(f"✔ Heatmap illuminance {latest_year} : {lux_path}")
-        matrices_for_combined["Illuminance (lux)"] = lux_matrix
 
     if "wind_speed" in df.columns:
         daily_wind = compute_daily_mean(df, "wind_speed")
@@ -187,15 +149,6 @@ def main() -> None:
             colorbar_label="km/h",
         )
         print(f"✔ Heatmap vent {latest_year} : {wind_path}")
-        matrices_for_combined["Vent (km/h)"] = wind_matrix
-
-    combined_path = OUTPUT_DIR / f"calendar_combined_{latest_year}.png"
-    plot_combined_calendar(
-        matrices=matrices_for_combined,
-        output_path=combined_path,
-        title=f"Calendrier combiné {latest_year}",
-    )
-    print(f"✔ Calendrier combiné : {combined_path}")
 
     hourly = df[WEEKDAY_VARIABLE_KEYS].resample("1h").mean()
     weekday_stats = hourly.groupby(hourly.index.dayofweek).mean()

scripts/run_all_plots.py

@@ -29,7 +29,10 @@ PLOT_SCRIPTS: tuple[PlotScript, ...] = (
         "plot_basic_variables",
         PROJECT_ROOT / "docs" / "03 - Premiers graphiques" / "scripts" / "plot_basic_variables.py",
     ),
-    PlotScript("plot_calendar_overview", PROJECT_ROOT / "scripts" / "plot_calendar_overview.py"),
+    PlotScript(
+        "plot_calendar_overview",
+        PROJECT_ROOT / "docs" / "03 - Premiers graphiques" / "scripts" / "plot_calendar_overview.py",
+    ),
     PlotScript(
         "plot_all_pairwise_scatter",
         PROJECT_ROOT / "docs" / "04 - Corrélations binaires" / "scripts" / "plot_all_pairwise_scatter.py",