# *7/10/2020* 
1. Ecrire avec le langage markdown (**_module1_**): 

- ecrire en bold en utilisant le symbole ** au dela de la phrase en bold
- ecrire en italique en utilisant le symbole * au dela de la phrase en italique
- ecrire un ligne de code en utilisant le symbole ``` au dela du code
- faire un espacement entre les lignes en appuyant a la fin de la phrase sur **space** puis **enter**
- faire une liste non numerote en utilisant le symbole '-' avant chaque item et avec un espacement
- faire une liste numerote en utlisant les numero suivit par une point et apres en espacement
-  faire un lien a une source en ligne

2. ecrire sur notebook (**_module2_**):
- ploter des images et des histogrammes
- calculer pi par plusieurs methodes
- ecrire python 


3. Module 3 
- emporte des donnees et les etudiers
- comment emporter un fichier

4. Module 4:
-  les limitations et les inconvénients d’un document computationnel (notebook): 
  1. Lorsque le code est long, il devient difficile d’avoir une vue d’ensemble
  2. Les interactions entre différents langages peuvent être hasardeuses car elles sont peu explicites
  3. Il n’est pas bien adapté à des calculs longs ou impliquant de gros volumes de données
  4. La sauvegarde des résultats intermédiaires ou la poursuite d’un calcul après une interruption sont des processus généralement manuels, ce qui est source d’erreur
- les avantages d’un workflow ( pour eviter les limitation de notebook)
- plate-forme utiliser pour archiver et mettre à disposition un article de recherche : **HAL ou ArXiv**
- plates-formes utiliser pour archiver et mettre à disposition des données: **Figshare et Zenodo**
- plate-formes utiliser pour archiver et mettre à disposition du code: **Github ou Gitlab et Zenodo**


5. Paradoxe de sympson 

- on n'importe les librairie nécessaire
```%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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'''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])'''
- 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])'''
- Apres on fait une bucle **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
for j in range(0,1314):
    if 'Yes' in data.values[j,0]:
        m=m+1
        if 'Dead' in data.values[j,1]:
            c=c+1'''
'''
f=0
n=0
for j in range(0,1314):
    if 'No' in data.values[j,0]:
        f=f+1
        if 'Dead' in data.values[j,1]:
            n=n+1
(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
p=0
a=0
b=0
v=0
w=0
for j in range(0,1314):
    if int(data.values[j,2])>=18 & int(data.values[j,2])<=34:
        if 'Yes' in data.values[j,0]:
            m=m+1
            if 'Dead' in data.values[j,1]:
                c=c+1
    if int(data.values[j,2])>=35 & int(data.values[j,2])<=54:
        if 'Yes' in data.values[j,0]:
            o=o+1
            if 'Dead' in data.values[j,1]:
                p=p+1
    if int(data.values[j,2])>=55 & int(data.values[j,2])<=64:
        if 'Yes' in data.values[j,0]:
            a=a+1
            if 'Dead' in data.values[j,1]:
                b=b+1
    if int(data.values[j,2])>=65:
        if 'Yes' in data.values[j,0]:
            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'''
- Ensuite on decompose sur des intervale d'age pour les non fummeurs et mort:
'''c=0
m=0
o=0
p=0
a=0
b=0
v=0
w=0
for j in range(0,1314):
    if int(data.values[j,2])>=18 & int(data.values[j,2])<=34:
        if 'No' in data.values[j,0]:
            m=m+1
            if 'Dead' in data.values[j,1]:
                c=c+1
    if int(data.values[j,2])>=35 & int(data.values[j,2])<=54:
        if 'No' in data.values[j,0]:
            o=o+1
            if 'Dead' in data.values[j,1]:
                p=p+1
    if int(data.values[j,2])>=55 & int(data.values[j,2])<=64:
        if 'No' in data.values[j,0]:
            a=a+1
            if 'Dead' in data.values[j,1]:
                b=b+1
    if int(data.values[j,2])>=65:
        if 'No' in data.values[j,0]:
            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'''