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Questa categoria raccoglie tutti gli articoli presenti sul blog dedicati al linguaggio di programmazione Processing.

Alcuni lavori dei miei studenti del corso CMTI dell’Università di Udine

Due anni fa ho iniziato a lavorare come docente a contratto per il corso di Laurea Magistrale in Comunicazione Multimediale e Tecnologie dell’Informazione (CMTI) dell’Università degli Studi di Udine.

La materia che insegno si chiama Linguaggi Visuali per Sistemi Complessi e, all’interno del percorso, offre un punto di contatto tra l’anima informatica (Virtual Reality, Machine Learning, Cybersecurity ecc…) e tra il mondo del design (Design dello Spazio, Interaction Design, ecc…).

In questo post ho deciso di condividere – con il loro permesso – alcuni dei lavori presentati al primo appello d’esame da alcuni studenti e studentesse del corso.

La scelta del tema era libera e ciascuno/a ha sviluppato in completa autonomia sia il lavoro di ricerca che di visualizzazione.

Premessa: il background e i contenuti del corso

Il background di chi frequenta il corso è molto vario ma, in generale, chi ha competenze in ambito informatico non ha mai lavorato prima con la grafica e viceversa.

Nel percorso didattico che ho sviluppato e che sto perfezionando di anno in anno, cerco di portare tutti ad acquisire delle competenze in entrambi questi ambiti attraverso lo studio della programmazione in Processing e con analisi ed esercitazioni in classe di data visualisation.

L’occupazione dei neo-laureati

Partendo dai dati di Almalaurea, Michelangelo ha deciso di fare una visualizzazione interattiva e animata sulle percentuali di neo-laureati che trovano lavoro dopo un anno dal conseguimento del titolo.

Un grafico che mostra le statistiche occupazionali dei neo laureati dopo un anno dal conseguimento del titolo. Corso CMTI Università di Udine
Data Visualisation di Michelangelo Campanella, fonte dati: Almalaurea

I colori di un film

Kristian si è concentrato sull’analisi dei colori dei suoi film preferiti (Apocalypse Now, Blade Runner, Mad Max, ecc…). Nel realizzare questo progetto ha incontrato due difficoltà:

  • estrarre i dati analizzando i film frame per frame
  • creare una visualizzazione unica che permettesse l’interpretazione dei dati raccolti.
Corso CMTI Università di Udine. Visualizzazione di Kristian Simonato.
Un’analisi approfondita sull’utilizzo del colore nel cinema di Kristian Simonato

Anche in questo caso, trattandosi di una visualizzazione interattiva, lo screenshot che ho condiviso non rende giustizia al lavoro svolto. Partendo da questo studio sull’utilizzo dei colori nel cinema, il primo grafico (in alto) mostra quanto ciascun frame tende a uno dei sette colori principali analizzati nello studio.

Nella parte centrale è possibile vedere il colore predominante in ciascun frame, vedere il frame di riferimento nel film un’analisi più approfondita con le percentuali di ciascun colore.

Il grafico 3D sulla sinistra, che si può ruotate, presenta un’analisi completa e numerica delle componenti colore dell’intero film.

Mappare le nascite del Friuli Venezia Giulia

Data Visualization delle nascite nel Friuli Venezia Giulia suddivise per comune. Corso CMTI Università di Udine
Una mappa interattiva per mappare le nascite nel Friuli Venezia Giulia di Michele Dal Zotto, fonte dati: ISTAT

Prendendo i dati dell’ISTAT, Michele ha visualizzato su una mappa interattiva le nascite dal 2013 al 2017 nella sua regione, il Friuli Venezia Giulia.

È possibile interagire con la mappa cliccando sui comuni per vedere il dettaglio oppure selezionando il dato generale o quello di maschi/femmine.

Featuring tra rapper e artisti italiani

Sfruttando i dati presi dall’API di Spotify, Niccolò è andato ad analizzare alcuni dei suoi musicisti/cantanti preferiti e le loro collaborazioni.

Ne nasce un grafico interattivo dove ciascun artista è rappresentato da un cerchio, il cui colore varia in base al genere musicale di riferimento (scelto in modo arbitrario). I featuring tra gli artisti sono rappresentati dalle linee di collegamento: più è spessa la linea, maggiori sono le collaborazioni tra i due artisti.

Data Visualization Niccolò Bellucco - Corso CMTI Università di Udine
Data Visualization Niccolò Bellucco - Corso CMTI Università di Udine

Cliccando su un artista (immagine sopra) si può entrare nel dettaglio mentre, cliccando sui nodi (immagine sotto) che rappresentano le collaborazioni è possibile visualizzare dei dati aggiuntivi sui brani.

Nella versione animata, le barre verdi si muovono come fossero animate dall’audio del brano.

Data Visualization Niccolò Bellucco - Corso CMTI Università di Udine con API di Spotify

La diffusione delle microplastiche nell’acqua

Il lavoro di Tania e Silvia si può vedere on-line. Hanno deciso di concentrare la loro attenzione su un tema molto attuale: la diffusione delle microplastiche nelle acque.

Microplastic: il lavoro di Tania Scorpio e Silvia Gioia Florio. In questa immagine un mock-up di una locandina per un’esibizione.

Cliccando sul menu a destra è possibile visualizzare informazioni diverse sulla mappa. La cosa interessante è che i dati raccolti provengono dal database di Adventure Scientists, un gruppo volontari che raccolgono dati in giro per il mondo per aiutare gli scienziati.

Fonte dati: Adventure Scientists

L’area dell’Oceano Atlantico che salta subito all’occhio non è più inquinata delle altre, semplicemente in quella fascia sono stati raccolti moltissimi campioni durante una competizione nautica.

Interessante anche il grafico forecast che vuole azzardare una previsione di quanto saranno inquinati gli oceani da qui al 2050 se non dovessimo cambiare immediatamente il nostro modo di produrre microplastiche.

Analisi di una relazione su Telegram

Sicuramente ispirato dal progetto che ho mostrato in classe Call me Adele, Francesco ha deciso di analizzare i dati generati dalla chat di Telegram con la sua fidanzata (più di 80 mila messaggi).

I risultati sono molto interessanti e credo che le immagini parlino da sole; anche in questo caso l’applicazione originale è interattiva e permette di navigare facilmente tra le varie schermate e di scendere nel dettaglio quando necessario.

Grafico a linee

Partiamo sempre dall’esempio su cui stiamo lavorando da un po’ di tempo a questa parte e creiamo un grafico a linee in Processing.

L’unica modifica al codice che dobbiamo fare è quella relativa alla grafica: lasciamo, dunque, inalterata la prima parte, quella relativa alla lettura dei dati dal file .csv e l’inserimento degli stessi in un array e passiamo direttamente alla grafica.

Ripensare la posizione della x

La prima differenza rispetto al grafico a barre sarà determinare correttamente la posizione x del valore estratto dall’array. Se, infatti, il ciascuna barra del grafico aveva una sua larghezza, ora dobbiamo rappresentare solo un punto.

Per risolvere il problema, pur mantenendo il risultato finale che avevamo realizzato nell’ultimo post, creo una nuova variabile chiamata x1 che mi servirà come nuovo riferimento e aggiungo un nuovo ciclo for solo per disegnare i punti di riferimento nel grafico.


int x1 = 68;
  
for(int i = 0; i < tempMin.length; i++) {
  ellipse(x1, height - 50 + tempMin[i] * - 20, 10, 10);
  ellipse(x1, height - 50 + tempMax[i] * - 20, 10, 10);
  x1 += 40;
}

Ecco il risultato:

Grafico a linee in Processing

Creiamo il grafico a linee

Creare un grafico a linee potrebbe essere più complesso di quanto ipotizzato: dovremmo, infatti, creare manualmente una linea per congiungere tra loro i punti disegnati in precedenza.

Per fortuna ci vengono in aiuto alcune funzione di Processing: beginShape()vertex() ed endShape().

Con beginShape() diciamo al programma di iniziare a creare una forma, aggiungiamo tutti i vertici che la compongono con vertex() e, una volta richiamata la funzione endShape(), Processing si preoccuperà di collegare insieme tutti i punti.

Come al solito, consiglio di verificare sul reference i parametri opzionali che possiamo usare per ciascuna funzione. Per questo esempio il comportamento di default è quello che fa al caso nostro ma in futuro potrebbero tornarvi utili anche le altre possibilità.

Dovendo creare due grafici a barre, dovremo utilizzare due cicli for:


int x1 = 68;

beginShape();
for (int i = 0; i < tempMin.length; i++) {
  vertex(x1, height - 50 + tempMin[i] * - 20);
  ellipse(x1, height - 50 + tempMin[i] * - 20, 10, 10);
  x1 += 40;
}
endShape();

x1 = 68;
beginShape();
for (int i = 0; i < tempMax.length; i++) {
  vertex(x1, height - 50 + tempMax[i] * - 20);
  ellipse(x1, height - 50 + tempMax[i] * - 20, 10, 10);
  x1 += 40;
}
endShape();

Grafico a linee beginShape, vertex, endShape

A questo punto possiamo eliminare i grafici a barre che avevamo tenuto come riferimento e andare a sistemare i colori per ottenere un risultato finale soddisfacente:

Grafico a linee finale in Processing

Codice completo

Guardando il codice vi sembrerà un po’ verboso, in particolare per quanto riguarda le assegnazioni dei colori. Facendo qualche esperimento vi renderete conto di quanto sia importante inserire le istruzioni giuste per evitare problemi di visualizzazione.


/*
 * Grafico a linee
 * Federico Pepe, 20.05.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[], tempMax[];

void setup() {
  size(500, 500);
  background(255);
  noStroke();
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());

  tempMin = new float[0];
  tempMax = new float[0];

  for (int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
    tempMax = append(tempMax, csv.getFloat(3, i));
  }

  printArray(tempMin);

  println("Il valore minimo è: " + min(tempMin));
  println("Il valore massimo è: " + max(tempMin));

  noLoop();

  // Scritte relative all'anno
  int x = 50;
  int year = 2008;
  
  for (int i = 0; i < tempMin.length; i++) {
    fill(0, 127);
    text(year, x + 2, height - 30);
    x += 40;
    year++;
  }
  
  // Temperature minime
  int x1 = 68;
  beginShape();
  for (int i = 0; i < tempMin.length; i++) {
    fill(100, 190, 255);
    vertex(x1, height - 50 + tempMin[i] * - 20);
    noStroke();
    ellipse(x1, height - 50 + tempMin[i] * - 20, 10, 10);
    x1 += 40;
    stroke(100, 190, 255);
    noFill();
  }
  endShape();
  
  // Temperature massime
  x1 = 68;
  beginShape();
  for (int i = 0; i < tempMax.length; i++) {
    fill(255, 100, 100);
    vertex(x1, height - 50 + tempMax[i] * - 20);
    noStroke();
    ellipse(x1, height - 50 + tempMax[i] * - 20, 10, 10);
    x1 += 40;
    stroke(255, 100, 100);
    noFill();
  }
  endShape();

  // Griglia di riferimento
  textAlign(RIGHT, CENTER);
  for (int j = 0; j <= 20; j++) {
    if (j % 5 == 0) {
      fill(0, 127);
      text(j + "°", 25, height - 52 + (j * - 20));
      stroke(0, 30);
    } else {
      stroke(0, 15);
    }
    line(30, height - 50 + (j * - 20), 470, height - 50 + (j * - 20));
  }
}

void draw() {
}

Grafico a barre II

Nell’articolo precedente abbiamo cominciato a lavorare al nostro primo grafico a barre utilizzando come fonte i dati presenti all’interno di un file CSV.

In questo articolo andremo a completare la visualizzazione inserendo anche le temperature massime e dei riferimenti.

Array delle temperature massime

I dati relativi alle temperature massime sono già presenti dentro al file CSV. Come abbiamo già visto, per comodità inseriamo questi dati in un array.

Dove abbiamo dichiarato le variabili, aggiungiamo:

float tempMin[], tempMax[];

Inizializziamo l’array:

tempMax = new float[0];

Inseriamo i dati utilizzando lo stesso ciclo for per non appesantire troppo il programma

for (int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
  tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
  tempMax = append(tempMax, csv.getFloat(3, i));
}

Grafico a barre delle temperature massime

Utilizzando sempre il codice che abbiamo già scritto, aggiungiamo nel ciclo for in cui andavamo a disegnare i rettangoli delle temperature minime, quelli relativi alle massime. Per differenziarle a livello visivo utilizzeremo il colore rosso.

fill(255, 100, 100);
rect(x, height - 50, 36, tempMax[i] * - 20);

Siccome i rettangoli rossi saranno più alti rispetto a quelli azzurri, assicuriamoci di disegnarli per primi.

Nel mio codice ho aggiunto anche un noStroke() per eliminare il bordo.

Grafico a barre con temperature massime

Aggiungiamo dei riferimenti

Quando si creano delle visualizzazioni di dati può essere utile dare dei riferimenti a chi sta osservando il nostro lavoro per aiutarli nella comprensione. L’immagine qui sopra presa singolarmente potrebbe rappresentare migliaia di cose differenti.

Aggiungere delle linee di riferimento è questione di un semplice ciclo for:

for (int j = 0; j <= 20; j++) {
  stroke(0, 30);
  line(30, height - 50 + (j * - 20), 470, height - 50 + (j * - 20));
}

Grafico a barre con riferimenti in Processing

Ora non ci resta che aggiungere il testo (aggiungiamo un paio di linee di codice al precedente ciclo for):

textAlign(RIGHT, CENTER);
for (int j = 0; j <= 20; j++) {
  fill(0, 127);
  text(j + "°", 25, height - 52 + (j * - 20));
  stroke(0, 30);
  line(30, height - 50 + (j * - 20), 470, height - 50 + (j * - 20));
}

Grafico a barre in Processing

Per rendere il grafico più leggibile facciamo dei piccoli miglioramenti: scriviamo il valore numerico ogni cinque gradi e schiariamo leggermente le altre linee:

textAlign(RIGHT, CENTER);

for (int j = 0; j <= 20; j++) {
  if (j % 5 == 0) {
    fill(0, 127);
    text(j + "°", 25, height - 52 + (j * - 20));
    stroke(0, 30);
  } else {
    stroke(0, 15);
  }
  line(30, height - 50 + (j * - 20), 470, height - 50 + (j * - 20));
}

Realizzare un grafico a barre in Processing

Non ci resta che aggiungere l'anno di riferimento in fondo al grafico: avendo aggiunto l'opzione header nella lettura del file CSV viene saltata completamente la prima riga che include proprio questo dato. Potremmo riscrivere il codice ma, per questa volta, adotteremo una soluzione più semplice anche se non proprio elegante. Per completezza includo tutto il codice del programma:

/*
 * Grafico a barre, 2
 * Federico Pepe, 29.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[], tempMax[];

void setup() {
  size(500, 500);
  background(255);
  noStroke();
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());

  tempMin = new float[0];
  tempMax = new float[0];

  for (int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
    tempMax = append(tempMax, csv.getFloat(3, i));
  }

  printArray(tempMin);

  println("Il valore minimo è: " + min(tempMin));
  println("Il valore massimo è: " + max(tempMin));

  noLoop();

  int x = 50;
  int year = 2008;

  for (int i = 0; i < tempMin.length; i++) {
    fill(255, 100, 100);
    rect(x, height - 50, 36, tempMax[i] * - 20);
    fill(100, 190, 255);
    rect(x, height - 50, 36, tempMin[i] * - 20);
    fill(0, 127);
    text(year, x + 2, height - 30);
    x += 40;
    year++;
  }

  textAlign(RIGHT, CENTER);

  for (int j = 0; j <= 20; j++) {
    if (j % 5 == 0) {
      fill(0, 127);
      text(j + "°", 25, height - 52 + (j * - 20));
      stroke(0, 30);
    } else {
      stroke(0, 15);
    }
    line(30, height - 50 + (j * - 20), 470, height - 50 + (j * - 20));
  }
}

void draw() {
}

Bar Graph in Processing

Creiamo il nostro primo grafico a barre

Abbiamo imparato come leggere un file CSV in Processing e come cominciare a lavorare sui dati passando da una tabella a un array. Ora è arrivato il momento di creare il nostro primo grafico a barre.

Per fare un velocissimo recap: stiamo lavorando in Processing con un file CSV che rappresenta le statistiche metoclimatiche degli ultimi 10 anni (2008-2017) della regione Veneto, prese dal sito del Mipaaf.

Il file contiene diverse informazioni interessanti ma, per il momento, abbiamo creato un array in cui abbiamo salvato solo i valori delle temperature minime:

[0] 6.9
[1] 7.3
[2] 6.7
[3] 7.4
[4] 7.2
[5] 7.7
[6] 8.7
[7] 8.0
[8] 7.6
[9] 7.1

Il primo valore si riferisce all’anno 2008 mentre quello inserito alla posizione [9] è il dato del 2017.

Disegniamo il grafico a barre

Disegnare un grafico a barre non è difficile: devo creare dei rettangoli della stessa larghezza e la cui altezza sia legata al dato che voglio rappresentare.

Creiamo una finestra di 500×500 pixel e, siccome i valori sono 10 divido, ciascun rettangolo avrà una larghezza pari a 50 pixel.

Utilizzo un ciclo for per leggere dall’array i singoli valori e li assegno direttamente all’altezza dei rettangoli

/*
 * Creiamo il nostro primo grafico a barre
 * Federico Pepe, 22.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  // Dimensione della finestra
  size(500, 500);
  
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  // Creazione dell'array
  tempMin = new float[0];
  // Inserimento dei dati nell'array
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
  }
  printArray(tempMin);
  // Disegno il grafico
  for(int j = 0; j < tempMin.length; j++) {
    rect(j * 50, 0, 50, tempMin[j]);
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

La riga di codice più importante è: rect(j * 50, 0, 50, tempMin[j]);. Ricordo che la funzione rect() accetta quattro parametri: posizione x, posizione y, larghezza e altezza del rettangolo. Il codice, quindi, dovrebbe essere chiaro e non dovrebbe necessitare di ulteriori spiegazioni.

Grafico a barre in Processing

Il risultato, come possiamo vedere nell’immagine, non è, però, molto soddisfacente: i grafici a barre generalmente vengono disegnati dal basso verso l’alto e, in questo caso, il valore dell’altezza dei rettangoli è troppo basso per essere comprensibile.

È sufficiente modificare una sola riga di codice:

rect(j * 50, height, 50, tempMin[j] * - 20);

per ottenere un risultato completamente differente:

Bar Chart in Processing

Aggiungiamo un po’ di margine dai bordi della finestra e tra le varie barre del nostro grafico:

// Disegno il grafico
  int x = 50;
  for(int j = 0; j < tempMin.length; j++) {
    rect(x, height - 50, 36, tempMin[j] * - 20);
    x += 40;
  }

e un po’ di colore fill(100, 190, 255);

Visualizzazione di dati in Processing (grafico a barre)

Ecco il codice completo:

/*
 * Creiamo il nostro primo grafico a barre
 * Federico Pepe, 22.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  // Dimensione della finestra
  size(500, 500);
  background(255);
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  // Creazione dell'array
  tempMin = new float[0];
  // Inserimento dei dati nell'array
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
  }
  printArray(tempMin);
  // Disegno il grafico
  int x = 50;
  fill(100, 190, 255);
  for(int j = 0; j < tempMin.length; j++) {
    rect(x, height - 50, 36, tempMin[j] * - 20);
    x += 40;
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Per il momento possiamo fermarci qui. Per chi volesse spingersi un po’ oltre, un buon esercizio potrebbe essere, partendo dal codice qui sopra, aggiungere al grafico anche le temperature massime con dei rettangoli colorati di rosso.

Da una tabella CSV agli array

Una volta capito come leggere con Processing i dati contenuti in un file CSV, il passaggio successivo è rendere questi dati leggibili e modificabili facilmente all’interno del programma convertendoli in variabili e array.

Ripartiamo dal nostro esempio precedente utilizzando sempre lo stesso data set:

/*
 * Leggere file CSV
 * Federico Pepe, 25.03.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

void setup() {
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  for(int i = 0; i < csv.getRowCount(); i++) {
    println(csv.getFloat(i, 2));
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Prima di procedere, assicuriamoci che il programma funzioni cliccando su run: nella console dovrebbero comparire i dati contenuti nella colonna relativa al 2009.

Utilizzare i metodi corretti per leggere i dati

Un aspetto importante da tenere presente è di utilizzare i metodi corretti per accedere ai dati. Spulciando nel reference di Table noterete che esistono diverse funzioni come .getFloat().getInt().getString().

Se sostituiamo nell’esempio precedente la riga println(csv.getFloat(i, 2)); con println(csv.getString(i, 2)); Processing non genererà nessun errore e continuerà a far girare il nostro programma ma, ora, quei valori sono considerati stringhe (quindi testo) e non più numeri.

Tutti questi metodi accettano due parametri: il primo indica la riga della tabella, il secondo la colonna. Per quest’ultimo possiamo usare sia un numero, partendo, come sempre a contare da 0, oppure una stringa contenente il nome della colonna.

Il codice, può essere sostituito con: println(csv.getFloat(i, "2009"));

Se sostituite sempre la stessa riga con println(csv.getFloat(i, "Descrizione")); la console vi restituirà tutti valori NaN ovvero Not a Number. Come dicevo, il programma continuerà a funzionare ma non in modo corretto.

Dal tabella CSV all’array

Passare tutti i dati in un array può essere molto comodo per utilizzare alcune funzioni specifiche di calcolo, come, ad esempio, min()max() che restituiscono, rispettivamente, il valore minimo e massimo di un array.

Anche se in questo momento siamo ancora lontani dall’idea di creare una visualizzazione di dati, dovremmo comunque cominciare a pensare a come utilizzeremo questi numeri.

Per come è stato strutturato il file CSV, ciascuna colonna rappresenta un anno con valori di vario tipo: temperatura minima, temperatura massima, eccetera; ma se noi volessimo rappresentare la variazione di uno stesso valore nel tempo dovremmo lavorare orizzontalmente e non verticalmente.

Sfruttiamo questo esempio per capire come passare i dati dal CSV a un array:

Creiamo un array di tipo float chiamato tempMin nel quale inseriremo tutti i valori di temperatura minima e modifichiamo il nostro ciclo for per girare non più sul numero di righe ma su quello delle colonne. Impostiamo l’inizio del ciclo for a 1 per saltare la prima colonna.

/*
 * Da una tabella CSV agli array
 * Federico Pepe, 01.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  tempMin = new float[csv.getColumnCount()];
    
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin[i] = csv.getFloat(0, i);
  }
  
  printArray(tempMin);
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

La dimensione dell’array è uguale al numero di colonne all’interno del file tempMin = new float[csv.getColumnCount()]; e inseriamo all’interno dell’array i valori float provenienti dalla riga 0, perché stiamo ignorando l’header, e di ciascuna colonna: tempMin[i] = csv.getFloat(0, i);

Dal risultato in console notiamo subito un problema: il primo valore dell’array è 0.0 perché, effettivamente, l’array contiene un valore in più, quello della colonna Descrizione.

Abbiamo due possibilità per risolvere il problema:

Modificare la grandezza dell’array sottraendo 1: tempMin = new float[csv.getColumnCount()-1]; e modificando l’inserimento dei valori nell’array sempre spostando l’indice indietro di 1 tempMin[i-1] = csv.getFloat(0, i);.

Questa soluzione funziona ma non è molto elegante, meglio cambiare il codice come segue: inizializziamo l’array con grandezza pari a 0: tempMin = new float[0]; e poi utilizziamo la funzione append() che espande l’array di un elemento e aggiunge il dato nella nuova posizione tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));

Il codice completo

/*
 * Da una tabella CSV agli array
 * Federico Pepe, 01.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  tempMin = new float[0];
    
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
  }
  
  printArray(tempMin);
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Ora l’array è corretto e contiene esattamente tutti i valori previsti. Come dicevo, ora possiamo sfruttare l’array per ottenere il valore minimo e quello massimo molto semplicemente:

println("Il valore minimo è: " + min(tempMin));
println("Il valore massimo è: " + max(tempMin));