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@@ -34,6 +34,7 @@
 5. Paradoxe de sympson 
 
 - on n'importe les librairie nécessaire
+
 '''%matplotlib inline
 import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -43,6 +44,7 @@ import numpy as np'''
   
  
 - on importe le data par son lien web en utilisant la librairie panda: 
+
 '''data= pd.read_csv("https://gitlab.inria.fr/learninglab/mooc-rr/mooc-rr-ressources/-/raw/master/module3/Practical_session/Subject6_smoking.csv?inline=false")'''  
 
 - prendre les valeurs de data
@@ -59,6 +61,7 @@ import numpy as np'''
 
 
 - Apres on fait une boucle **for** sur le premier colonne si les femmes sont fumeurs  **m=m+1** et si elle  sont  mort **c=c+1**puis une deuxieme boucle **for**  sur le deuxieme colonne si les femmes sont non fumeurs  **f=f+1** et si elles sont  mort **n=n+1** et apres on calcule le rapport
+
 '''
 c=0
 m=0
@@ -78,6 +81,7 @@ for j in range(0,1314):
 (c/m)*100, (n/f)*100'''
 
 - Apres on decompose sur des intervale d'age pour les fummeurs et mort:
+
 '''c=0
 m=0
 o=0
@@ -107,8 +111,13 @@ for j in range(0,1314):
             w=w+1
             if 'Dead' in data.values[j,1]:
                 v=v+1'''
--apres on calcule les pourcentages pour chaque intervale d'age '''(c/m)*100,(p/o)*100,(b/a)*100,(v/w)*100'''
+                
+- apres on calcule les pourcentages pour chaque intervale d'age
+
+'''(c/m)*100,(p/o)*100,(b/a)*100,(v/w)*100'''
+
 - Ensuite on decompose sur des intervale d'age pour les non fummeurs et mort:
+
 '''c=0
 m=0
 o=0
@@ -138,5 +147,8 @@ for j in range(0,1314):
             w=w+1
             if 'Dead' in data.values[j,1]:
                 v=v+1 '''
+                
 - le int(data) pour prendre le valeur de data ui est l'age
-- apres on calcule les pourcentage ''' (c/m)*100,(p/o)*100,(b/a)*100,(v/w)*100'''
\ No newline at end of file
+- apres on calcule les pourcentage 
+
+''' (c/m)*100,(p/o)*100,(b/a)*100,(v/w)*100'''
\ No newline at end of file