import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as sc

# Valeurs expérimentales
I=np.array([0,0.021,0.042,0.064,0.085,0.11,0.13,0.15,0.17,0.19,0.21]) #I en A
U=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) #U en V

# Représentation d'un nuage de points
plt.plot(I,U,'o',color='green')

# Modélisation d'une courbe : lignes à compléter à l'aide du doc 6
droite=sc.linregress(I,U)
coefficient=droite.slope
print("Coefficient directeur :",coefficient)
oorigine=droite.intercept
print("Ordonnée à l'origine :",oorigine)

# Tracé de la droite de régression : lignes à compléter à l'aide du doc 6
U_modele=coefficient*I+oorigine
plt.plot(I,U_modele,color='red')

### Configuration de l'aspect du graphique : renommer les axes et le titre
plt.xlabel("I(A)")
plt.ylabel("U(V)")
plt.title("U=f(I)")
plt.grid()

# Affichage
plt.show()