Exo 4

module2/exo4/data.csv

+14.0,7.6,11.2,12.8,12.5,9.9,14.9,9.4,16.9,10.2,14.9,18.1,7.3,9.8,10.9,12.2,9.9,2.9,2.8,15.4,15.7,9.7,13.1,13.2,12.3,11.7,16.0,12.4,17.9,12.2,16.2,18.7,8.9,11.9,12.1,14.6,12.1,4.7,3.9,16.9,16.8,11.3,14.4,15.7,14.0,13.6,18.0,13.6,19.9,13.7,17.0,20.5,9.9,12.5,13.2,16.1,13.5,6.3,6.4,17.6,19.1,12.8,15.5,16.3,15.2,14.6,19.1,14.4,21.4,15.1,19.6,21.7,11.3,15.0,14.3,16.8,14.0,6.8,8.2,19.9,20.4,14.6,16.4,18.7,16.8,15.8,20.4,15.8,22.4,16.2,20.3,23.4,12.1,15.5,15.4,18.4,15.7,10.2,8.9,21.0

module2/exo4/exercice_python_fr.org

-#+TITLE:  Votre titre
-#+AUTHOR: Votre nom
-#+DATE:   La date du jour
+#+TITLE:  Exo 4
+#+AUTHOR: Lana Huong Scravaglieri
+#+DATE:  2023-11-09
 #+LANGUAGE: fr
 # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
 
@@ -11,83 +11,69 @@
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
 
-* Quelques explications
+* Get data
 
-Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code
-python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être
-exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
-org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
+#+begin_src python :results output :session :exports both
+import numpy as np
 
-Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
-compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
-récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
-ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
-le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
-document.
+data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",", dtype=float)
+#+end_src
 
-Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code
-python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
+#+RESULTS:
 
-#+begin_src python :results output :exports both
-print("Hello world!")
+* Basic statistics
+
+#+begin_src python :results output :session :exports both
+print("Mean : ", np.mean(data))
+print("Std : ", np.std(data, ddof=1))
+print("Min : ", np.min(data))
+print("Median : ", np.median(data))
+print("Max : ", np.max(data))
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-: Hello world!
+: Mean :  14.113000000000001
+: Std :  4.334094455301447
+: Min :  2.8
+: Median :  14.5
+: Max :  23.4
 
-Voici la même chose, mais avec une session python, donc une
-persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
-~C-c C-c~).
-#+begin_src python :results output :session :exports both
-import numpy
-x=numpy.linspace(-15,15)
-print(x)
+* Graphs
+
+** Sequence plot
+
+#+begin_src python :results file :session :exports both :var fname="seq-plot.png"
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sb
+
+x = np.linspace(0,data.size, 100)
+
+plt.figure(figsize=(10,5))
+sb.lineplot(x=x, y=data)
+plt.tight_layout()
+
+plt.savefig(fname)
+plt.close()
+fname
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-#+begin_example
-[-15.         -14.3877551  -13.7755102  -13.16326531 -12.55102041
- -11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082  -9.48979592
-  -8.87755102  -8.26530612  -7.65306122  -7.04081633  -6.42857143
-  -5.81632653  -5.20408163  -4.59183673  -3.97959184  -3.36734694
-  -2.75510204  -2.14285714  -1.53061224  -0.91836735  -0.30612245
-   0.30612245   0.91836735   1.53061224   2.14285714   2.75510204
-   3.36734694   3.97959184   4.59183673   5.20408163   5.81632653
-   6.42857143   7.04081633   7.65306122   8.26530612   8.87755102
-   9.48979592  10.10204082  10.71428571  11.32653061  11.93877551
-  12.55102041  13.16326531  13.7755102   14.3877551   15.        ]
-#+end_example
-
-Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
-#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
+[[file:seq-plot.png]]
+
+
+** Frequency plot
+
+#+begin_src python :results file :session :exports both :var fname="hist-plot.png"
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 plt.figure(figsize=(10,5))
-plt.plot(x,numpy.cos(x)/x)
+sb.histplot(data=data)
 plt.tight_layout()
 
-plt.savefig(matplot_lib_filename)
-print(matplot_lib_filename)
+plt.savefig(fname)
+plt.close()
+fname
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:./cosxsx.png]]
-
-Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
-ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
-recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
-(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
-parfaitement transparentes pour être reproductibles.
-
-Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
-org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas
-de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
-compréhensible sur GitLab.
-
-Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
-ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
-claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en
-faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
-
-Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
-informations et les remplacer par votre document computationnel.
+[[file:hist-plot.png]]