import numpy as np

# Exemple de données de température en hiver et en été
temperature_hiver = [25, 25, 25, 10]
temperature_ete = [35, 35, 25]

# Calcul de la moyenne saisonnière
moyenne_hiver = np.mean(temperature_hiver)
moyenne_ete = np.mean(temperature_ete)

# Calcul de l'écart-type saisonnier
ecart_type_hiver = np.std(temperature_hiver)
ecart_type_ete = np.std(temperature_ete)

print("Moyenne en hiver :", moyenne_hiver)
print("Moyenne en été :", moyenne_ete)
print("Écart-type en hiver :", ecart_type_hiver)
print("Écart-type en été :", ecart_type_ete)

# Définir les paramètres de la loi normale
mu = 31.6  # Moyenne
sigma = 4.7  # Écart-type

# Générer un échantillon aléatoire de 1000 valeurs
echantillon = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

import matplotlib.pyplot as plt

# Créer un histogramme
plt.hist(echantillon, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='b')

# Tracer la densité de probabilité
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = (1 / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi))) * np.exp(-0.5 * ((x - mu) / sigma) ** 2)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)

# Afficher le graphique
plt.show()