# -*- coding: utf-8 -*-
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"""

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Définition des constantes
h= ??
c = ??
me = ??
ev = ??


# Liste des longueurs d'onde en nanomètres
lamd = [??]
 
# Vitesse des électrons émis (x 10e5 m/s)
v = [??]

# Liste pour l'énergie du photon

E= [????]

# Liste pour l'énergie cinétique
Ec = [???]

# Les trois instructions suivantes permettent de tracer le graphe:
    
plt.figure(1)
# On trace le nuage de points expérimentaux
plt.scatter(Ec,E,color='blue')
# On ajoute le titre
plt.title("Energie du photon = f(Ec)")
# On donne des labels aux axes
plt.xlabel('Ec (J)')
plt.ylabel(r'$h \cdot \nu$ (J)')
# On ajoute la grille
plt.grid()
plt.legend()

# Le code suivant détermine les coefficients de la droite qui passe au plus près des points de la courbe E = f(Ec)
# polyfit de la courbe d'abcisse Ec, d'ordonnée E et d'ordre 1 (une droite). On entre le résulat dans la variable P:
P = np.polyfit(Ec,E,1)
# P est un array dont les éléments sont les paramètres de la droite
a = P[0]
b = P[1]
# on change le type de Ec. On le transforme en array pour pouvoir le multiplier par a
plt.plot(Ec,a*np.array(Ec)+b,label='droite de régression',color='green')
# on écrit l'équation de la droite modélisée au niveau du point (1; 0.25) avec 4 chiffres après la virgues (.4) pour les coefficents
plt.text(0.1e-19,4.7e-19,f'E = {a:.4}.Ec + {b:.4}')
# On affiche le graphique
plt.legend()
plt.show()