<jupyter_start><jupyter_text>Report iniziale dell'applicazione  Screenshot![screenshoot](Screenshot.png)  Come funzionaL'applicazione legge i dati dall'accelerometro e produce un file CSV in cui ogni riga è:    x,y,z,Movimento"Movimento" è un parametro addizionale che l'utente può utilizzare per segnalare che tipo di movimento sta effettuando.  Test effettuatoPer il mio test ho effuato un movimento su un piano molto simile a questo:![movimento](Movement.png) Il test è stato effettuato su un Sony Xperia Z1 Compact per 2 volte. La prima volta ho utilizzato la frequenza di aggiornamento normale, circa 65ms, e la seconda volta usando la più veloce possibile, circa 7ms.I 2 file CSV con i risultati si trovano nel repository.  Visualizzazione dei dati con graficoDi seguito si possono osservare i dati delle componenti x e y riportati su dei grafici. La componente z verrà tralasciata in quanto assume un valore (più o meno) costante che è la forza di gravità. Sono stati presi in considerazione i dati con la frequenza di aggionamento più alta.Comincio con il creare i due array con i rispettivi dati di x e y:<jupyter_code>import csv

lista_x = []
lista_y = []

with open('report_fastest.csv', 'r') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    
    for line in csv_reader:
        lista_x.append(line[0])
        lista_y.append(line[1])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Importo la libreria e calcolo il numero totale di misurazioni:<jupyter_code>%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

lunghezza = len(lista_x)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Quindi per x si ha:<jupyter_code>plt.plot(range(lunghezza), lista_x)
plt.xlabel('tempo')
plt.ylabel('accelerazione')
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Quindi si può notare l'accelezione negativa quando il cellulare si muove verso sinistra e la successiva frenata nel primo caso, mentre nel secondo caso si verifica il contrario. In modo simile per y:<jupyter_code>plt.plot(range(lunghezza), lista_y)
plt.xlabel('tempo')
plt.ylabel('accelerazione')
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.07098618389709385, 'fraction_numerical': 0.003811338732729871, 'mean_word_length': 5.730769230769231, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 17, '<?xml version=': 0, '>': 17, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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