import numpy as np
import scipy as sc
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import pandas as pd
import plotly.express as px
import time
#Option d'affichage et taille de police sur les figures:
fs=20
plt.style.use('ggplot')
plt.rc('xtick',labelsize=fs)
plt.rc('ytick',labelsize=fs)
plt.rc('text', usetex=True)
plt.rcParams["font.family"] = "Ubuntu"
## Constantes utilisées:
c0=299792458 # Vitesse de la lumière dans le vide en m/s
# Diametre solaire en m
Dsol=1392680000
# Masse solaire en kg
Msol=1.9884e30
# Constante de Gravitation
G=6.6743015e-11
# Parametre solaire GM0:
mu0=G*Msol
Cette première partie du TN présente les principales caractéristique physique et orbitales des 8 planétes du système solaire.
Le fichier Syst_solaire.csv contient les principales données orbitales et physiques des 8 planètes du système solaire que l'on peut mémoriser dans l'ordre d'éloignement par les première lettre de la phrase "Mercredi Viendra Tu Manger Avec Jean Sur Une Nappe ?" - Le A étant la ceinture d'Astéroïdes.
En regardant le système depuis le pôle nord terrestre, toutes les planètes tounent dans le sens antihoraire autour du soleil. Leur sens de rotation autour de leur axe est également antihoraire sauf pour Venus et Uranus pour lesquelles un observateur à leur surface verrait le soleil se lever à l'Ouest et se coucher à l'Est.
Comme dans le TN1 on utilise pandas pour explorer facilement les données du fichier:
#! wget https://hpp.education/Lessons/AER213/Files/Syst_solaire.csv
SystSol=pd.read_csv('Syst_solaire.csv',delimiter=" ")
SystSol["Size"]=SystSol["Diamètre(km)"]/SystSol["Diamètre(km)"][2]
SystSol
fig=px.scatter(SystSol, hover_name="Planete",x="Demi-GA(km)", y="Masse(kg)",color="Axial-Tilt(°)",size="Size")
fig.show()