Rename variable `n_points_valid` to `n_points`

Inst_eddies/Analysis/stat_SHPC.py

@@ -34,7 +34,7 @@ print("average number of points of outermost contour per extremum:",
 print("number of valid speed values:", n_valid_speed)
 
 n_max_speed = 0
-n_points_valid = 0
+n_points = 0
 
 with shapefile.Reader(path.join(args.SHPC, "Slice_0", args.orientation,
                                 "max_speed_contour")) as max_speed_contour:
@@ -43,7 +43,7 @@ with shapefile.Reader(path.join(args.SHPC, "Slice_0", args.orientation,
 
         if shape_rec.record.r_eq_area >= 0:
             n_max_speed += 1
-            n_points_valid += l
+            n_points += l
 
 print("number of non-null maximum-speed contours (distinct from the "
       "outermost contour):",
@@ -51,7 +51,7 @@ print("number of non-null maximum-speed contours (distinct from the "
 
 if n_max_speed != 0:
     print("average number of points of non-null maximum-speed contours:",
-          n_points_valid / n_max_speed)
+          n_points / n_max_speed)
     
 print("average number of points of maximum-speed contours, null or not, per "
-      "extremum:", n_points_valid / n_extr)
+      "extremum:", n_points / n_extr)

Inst_eddies/Documentation_texfol/documentation.tex

@@ -723,16 +723,26 @@ Nous avons besoin que la composante extr\_map de snapshot soit étendue
 en longitude dans le cas d'un domaine périodique pour son utilisation
 par \verb+nearby_extr+.
 
-Avec les données globales Aviso en 1993, on trouve (avec le script
-\verb+stat_SHPC.py+), pour chaque orientation, une moyenne d'environ
-\np{7e3} extremums par date, \np{14} points par contour extérieur
-(y compris nul), \np{4} points par contour de vitesse
-maximale (nul ou non), \np{3e3} contours extérieurs non nuls par date,
-23 points par contour extérieur non nul, \np{1e3} contours de vitesse
-maximale non vides par date, 20 points par contour de vitesse maximale
-non vide. Les tailles ci-dessous sont calculées pour 13000
-tourbillons, 18 points au total dans le contour extérieur et le
-contour de vitesse maximale, 720 latitudes par 1440 longitudes.
+Avec les données globales Aviso en 1993, on trouve une moyenne
+d'environ \np{13e3} extremums par date, au total pour les deux
+orientations, incluant les extremums sans contour extérieur non nul
+associé (le nombre d'extremums est affiché sur la sortie standard par
+le programme \verb+inst_eddies+). Cela donne donc en moyenne environ
+\np{7e3} extremums par date et par orientation. Le programme
+\verb+inst_eddies+ filtre le contenu d'un snapshot pour l'écriture
+dans les shapefiles : il n'écrit que les extremums avec un contour
+extérieur non nul associé et il n'écrit que des contours extérieurs
+non nuls. Avec le script \verb+stat_SHPC.py+, on trouve, pour chaque
+orientation, une moyenne d'environ \np{3e3} extremums par date
+(associés à un contour extérieur non nul), 23 points par contour extérieur non nul,
+\np{1e3} contours de vitesse maximale non vides par date, 20 points
+par contour de vitesse maximale non vide. \np{14} points par contour
+extérieur (y compris nul), \np{4} points par contour de vitesse
+maximale (nul ou non),
+Les tailles ci-dessous sont
+calculées pour 13000 tourbillons, 18 points au total dans le contour
+extérieur et le contour de vitesse maximale, 720 latitudes par 1440
+longitudes.
 \begin{description}
 \item[longitude, latitude] Vecteurs de réels
 \item[ssh, u, v] Tableaux de réels, deux dimensions (nlon,

Trajectories/Analysis/plot_traj.py

@@ -50,15 +50,15 @@ def plot_single_traj(
         )
 
 
-def get_duration(expanded_traj):
+def get_duration(traj_list, e_overestim):
     duration_list = []
 
-    for traj in expanded_traj["traj"]:
+    for traj in traj_list:
         init_date = util_eddies.node_to_date_eddy(
-            traj[0], expanded_traj["e_overestim"], only_date=True
+            traj[0], e_overestim, only_date=True
         )
         final_date = util_eddies.node_to_date_eddy(
-            traj[-1], expanded_traj["e_overestim"], only_date=True
+            traj[-1], e_overestim, only_date=True
         )
         duration_list.append(final_date - init_date)
 
@@ -161,7 +161,9 @@ if __name__ == "__main__":
         else:
             # args.min_duration > 1
             n_long_traj = 0
-            duration_array = get_duration(expanded_traj)
+            duration_array = get_duration(
+                expanded_traj["traj"], expanded_traj["e_overestim"]
+            )
 
             for traj, duration in zip(expanded_traj["traj"], duration_array):
                 if duration >= args.min_duration: