import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nombre_antennes=10
m=15

T=[[np.random.exponential(1,m) for k in range(nombre_antennes)] for l in range(nombre_antennes)]
#exponentielle

#argtan =lambda x: np.tan(x)
#T=[ argtan(np.random.uniform(0,1,m))  for k in range(nombre_antennes)]  # simulation  #
#arctangente

#a=np.arcsinh(1)
#sinus_hyper =lambda x: np.sinh(x)
#T=[ sinus_hyper(np.random.uniform(0,a,m))  for k in range(nombre_antennes)]  # simulation  #
#sinus hyperbolique

matrice_monster=[np.zeros((m,nombre_antennes)) for k in range(nombre_antennes)]

for l in range(nombre_antennes):
    for i in range(m):
        for j in range(nombre_antennes):
            matrice_monster[l][i][j]=T[l][j][i]


Z=nombre_antennes*[m*[0.]]
Z_final=m*[0.]

for j in range(nombre_antennes):
    for i in range(m):
        Z[j][i]=min(matrice_monster[j][i])

for j in range(nombre_antennes):
    Z_final=nombre_antennes*max(Z[j])/np.log(nombre_antennes)


exp=lambda x: np.exp(-x)
X=np.linspace(0,10,10001)
plt.plot(X,exp(X))


plt.hist(Z_final,bins=50,normed=1)
plt.legend()
plt.show()