{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Le point sur les exercices"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Pour joindre l'utile à l'agréable (enfin à l'exercice…), je fais ici le point sur des exercices que je dois produire pour une publication. \n",
    "\n",
    "Cette publication comporte 11 chapitres, mais il n'y a pas d'exercice dans le chapitre 1.\n",
    "\n",
    "J'ai écrit deux ensembles d'exercices : ceux dit « de base » et les énoncés « supplémentaires ».\n",
    "\n",
    "Les données (minuscules !) sont au format CSV : `chaps.csv`, `base.csv` et `supp.csv`. J'ai besoin de connaître le nombre moyen d'exercices par chapitre, le nombre total d'exercices et je désire avoir une vue graphique donnant le nombre d'exercices par chapitre."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "import  matplotlib.pyplot as plt\n",
    "\n",
    "## Lecture des données au format CSV\n",
    "chaps = np.genfromtxt('chaps.csv', delimiter=',', dtype='int8')\n",
    "base = np.genfromtxt('base.csv', delimiter=',', dtype='int8')\n",
    "supp = np.genfromtxt('supp.csv', delimiter=',', dtype='int8')\n",
    "\n",
    "## calculs\n",
    "exos = base + supp\n",
    "moy_exos = np.mean(exos)\n",
    "nb_exos = exos.sum()\n",
    "\n",
    "## plot\n",
    "plt.axis([0, 12, 0, 40])\n",
    "plt.plot(chaps, exos)\n",
    "plt.show()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}