mespy

mespy e una toolbox Python per l’analisi di dati sperimentali.

Questa documentazione e organizzata per modulo: ogni file principale ha una pagina panoramica e una pagina separata per ogni funzione pubblica. In parallelo c’e una sezione dedicata ai controlli interni, utile per capire come il package normalizza gli input e gestisce gli errori.

Cosa trovi qui

• Installazione per preparare l’ambiente locale e verificare l’import.

• Guida rapida per partire dal flusso di lavoro piu comune.

• Esempi per notebook d’uso pronti da adattare.

• io_utils per il caricamento dei CSV.

• stats_utils per le statistiche descrittive e pesate.

• plot_utils per la visualizzazione.

• fit_utils per il fit lineare pesato.

• Controlli e helper interni per i validatori e gli helper privati.

Obiettivi del package

• offrire API piccole e leggibili

• validare subito gli input problematici

• produrre errori chiari in notebook e script didattici

• mantenere separata l’API pubblica dai dettagli interni

Esempio rapido

from mespy import histogram, load_csv, weighted_mean

df = load_csv(
    "data/reference/test_misure.csv",
    required_columns=["lunghezza_mm", "sigma_mm"],
)
media = weighted_mean(df["lunghezza_mm"], 1 / df["sigma_mm"]**2)
fig, ax = histogram(
    df["lunghezza_mm"],
    xlabel="lunghezza [mm]",
    title=f"Media = {media:.3f} mm",
)