diff --git a/module3/exo3/exercice_fr_Cholera.html b/module3/exo3/exercice_fr_Cholera.html new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f62bcd4034f9bdef975ad4840780b4799472b3f6 --- /dev/null +++ b/module3/exo3/exercice_fr_Cholera.html @@ -0,0 +1,14665 @@ + + + + + +exercice_fr + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
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Sujet 3 : L'épidémie de choléra à Londres en 1854

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Nous chargeons deux bibliothèques spécifiques au traitement des données spatiales :

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Importation et prétrtaitements des données

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Nous lisons les fichiers géographiques (format Shape d'ESRI), et les convertissions en dataframes de la bibliothèque geopandas.

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Cas de choléras

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Nous reprojetons ces couches géographiques dans un référentiel géographique (défini par le code EPSG) exploitable sous folium. Attention, la valeur de l'attribut 'crs' écrit sous la forme "EPSG:4326" ne fonctionnera pas sous Windows (version pyproj 3.0.0.post1) :

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Les deux écritures sont cependant possible sous Linux : cf. version pyproj, et ce que dit le fichier __init__.py ?

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Comme nous avons beaucoup de cas à cartographier, nous convertissons notre geopandas dataframe en un fichier geojson, un format de données géographiques courant, directement lisible par folium.

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Nous initialisons la carte produite par folium, en la centrant sur un point et en définissant un niveau de zoom.

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Pompes à eau

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La méthode LayerControl permet de gérer l'affichage de plusieurs couches géographiques

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Affichage de la carte

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