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index f62f47e9728cfff9d7368b33aff931953a631699..30bc5cb688a7d777e09e5a8eaf9e360b23f5c2a2 100644
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@@ -46,22 +46,26 @@ 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")
+~~~
+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
 
-~~~data.values
+~~~
+data.values
 ~~~
 
 - on rempli un tableu par le premier colonne de data sous forme d'une chaine de caractere de Yes or No
 
-~~~data.values[:,0]= str(data.values[:,0])
+~~~
+data.values[:,0]= str(data.values[:,0])
 ~~~
 
 - on rempli un tableu par le deuxieme colonne de data sous forme d'une chaine de caractere de Alive or Dead
 
-~~~data.values[:,1]=str(data.values[:,1])
+~~~
+data.values[:,1]=str(data.values[:,1])
 ~~~
 
 
@@ -116,11 +120,14 @@ for j in range(0,1314):
         if 'Yes' in data.values[j,0]:
             w=w+1
             if 'Dead' in data.values[j,1]:
-                v=v+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~~~
+~~~
+(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:
 
@@ -152,9 +159,12 @@ for j in range(0,1314):
         if 'No' in data.values[j,0]:
             w=w+1
             if 'Dead' in data.values[j,1]:
-                v=v+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
+~~~ 
+(c/m)*100,(p/o)*100,(b/a)*100,(v/w)*100
+~~~
\ No newline at end of file