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Commit 48c04173 authored by cbb792ca8b944acdd70e62b4563eab7f's avatar cbb792ca8b944acdd70e62b4563eab7f
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module3/exo3/exercice.ipynb
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...@@ -2,22 +2,31 @@ ...@@ -2,22 +2,31 @@
"cells": [ "cells": [
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"# Concentration de CO2 dans l'atmosphère depuis 1958" "# Concentration de CO2 dans l'atmosphère depuis 1958"
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"## Bibliotheques " "## Bibliotheques "
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"%matplotlib inline\n", "%matplotlib inline\n",
...@@ -29,14 +38,20 @@ ...@@ -29,14 +38,20 @@
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"## Presentation des donnèes" "## Presentation des donnèes"
] ]
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"Les données de l'évolution de la concentration de CO2 dans l'atmosphère sont disponibles du site Web de [l'Institut Scripps](https://scrippsco2.ucsd.edu/data/atmospheric_co2/primary_mlo_co2_record.html). Nous les récupérons sous forme d'un fichier en format CSV. Le fichier contient 10 colonnes. Les colonnes 1-4 donnent les dates en différentes formats. La colonne 5 montre la concentration de CO2 à Mauna Loa en micro-mol per mol (ppm), reporté sur l'échelle 2008A SIO. Les valeurs reportées dans le tableau sont prises à minuit (24:00) du 15 de chaque mois, entre les années 1958 et 2020. La colonne 6 montre la même information de la colonne 5 avec un ajustement pour retirer l'effet quasi régulier saisonnier (4 harmonica fit avec un facteur linéaire de croissance). \n", "Les données de l'évolution de la concentration de CO2 dans l'atmosphère sont disponibles du site Web de [l'Institut Scripps](https://scrippsco2.ucsd.edu/data/atmospheric_co2/primary_mlo_co2_record.html). Nous les récupérons sous forme d'un fichier en format CSV. Le fichier contient 10 colonnes. Les colonnes 1-4 donnent les dates en différentes formats. La colonne 5 montre la concentration de CO2 à Mauna Loa en micro-mol per mol (ppm), reporté sur l'échelle 2008A SIO. Les valeurs reportées dans le tableau sont prises à minuit (24:00) du 15 de chaque mois, entre les années 1958 et 2020. La colonne 6 montre la même information de la colonne 5 avec un ajustement pour retirer l'effet quasi régulier saisonnier (4 harmonica fit avec un facteur linéaire de croissance). \n",
"La colonne 7 est une version adouci de la même information de la colonne 5 avec une courbe spline cubique plus une fonction 4-harmonic gain avec facteur linéaire de croissance. La colonne 8 présente la donnée de la colonne 7 sans l'effet du cycle saisonnier. \n", "La colonne 7 est une version adouci de la même information de la colonne 5 avec une courbe spline cubique plus une fonction 4-harmonic gain avec facteur linéaire de croissance. La colonne 8 présente la donnée de la colonne 7 sans l'effet du cycle saisonnier. \n",
...@@ -45,8 +60,11 @@ ...@@ -45,8 +60,11 @@
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"data_url = \"https://scrippsco2.ucsd.edu/assets/data/atmospheric/stations/in_situ_co2/monthly/monthly_in_situ_co2_mlo.csv\"" "data_url = \"https://scrippsco2.ucsd.edu/assets/data/atmospheric/stations/in_situ_co2/monthly/monthly_in_situ_co2_mlo.csv\""
...@@ -54,8 +72,11 @@ ...@@ -54,8 +72,11 @@
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...@@ -1019,7 +1040,7 @@ ...@@ -1019,7 +1040,7 @@
"[758 rows x 10 columns]" "[758 rows x 10 columns]"
] ]
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...@@ -1031,22 +1052,31 @@ ...@@ -1031,22 +1052,31 @@
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"## Traitement des données" "## Traitement des données"
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"On visualise les noms des colonnes." "On visualise les noms des colonnes."
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...@@ -1063,7 +1093,7 @@ ...@@ -1063,7 +1093,7 @@
" ' seasonally']" " ' seasonally']"
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...@@ -1074,15 +1104,21 @@ ...@@ -1074,15 +1104,21 @@
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"On modifie les noms des colonnes, pour mettre au propre le tableau." "On modifie les noms des colonnes, pour mettre au propre le tableau."
] ]
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...@@ -1099,7 +1135,7 @@ ...@@ -1099,7 +1135,7 @@
" 'seasonally_adjusted_filled']" " 'seasonally_adjusted_filled']"
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...@@ -1111,15 +1147,21 @@ ...@@ -1111,15 +1147,21 @@
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"On supprime les premières quatre lignes. Les premières deux lignes sont vides, et les lignes 3 et 4 n'ont pas d'échantillon." "On supprime les premières quatre lignes. Les premières deux lignes sont vides, et les lignes 3 et 4 n'ont pas d'échantillon."
] ]
}, },
{ {
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"raw_data_new=raw_data_new.drop([0, 1,2,3])" "raw_data_new=raw_data_new.drop([0, 1,2,3])"
...@@ -1127,15 +1169,21 @@ ...@@ -1127,15 +1169,21 @@
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"On Supprime le format de data 'data1' et 'data2', qui ne sont pas intéressantes pour notre analyse." "On Supprime le format de data 'data1' et 'data2', qui ne sont pas intéressantes pour notre analyse."
] ]
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"raw_data_new=raw_data_new.drop(columns=['data1', 'data2'])" "raw_data_new=raw_data_new.drop(columns=['data1', 'data2'])"
...@@ -1143,15 +1191,21 @@ ...@@ -1143,15 +1191,21 @@
}, },
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"Nous vérifions qu'il n'y a pas des valeurs nulles dans le tableau." "Nous vérifions qu'il n'y a pas des valeurs nulles dans le tableau."
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 10, "execution_count": 8,
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...@@ -1195,7 +1249,7 @@ ...@@ -1195,7 +1249,7 @@
"Index: []" "Index: []"
] ]
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"execution_count": 10, "execution_count": 8,
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"output_type": "execute_result" "output_type": "execute_result"
} }
...@@ -1206,15 +1260,21 @@ ...@@ -1206,15 +1260,21 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
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"On voit qu'il n'y a pas des valeurs nulles. On vérifie le type de donné :" "On voit qu'il n'y a pas des valeurs nulles. On vérifie le type de donné :"
] ]
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{ {
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{ {
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...@@ -1230,7 +1290,7 @@ ...@@ -1230,7 +1290,7 @@
"dtype: object" "dtype: object"
] ]
}, },
"execution_count": 11, "execution_count": 9,
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...@@ -1241,15 +1301,21 @@ ...@@ -1241,15 +1301,21 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
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"On voit que le tableau est composé par des 'object'. On va le convertir en valeurs numériques." "On voit que le tableau est composé par des 'object'. On va le convertir en valeurs numériques."
] ]
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{ {
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"raw_data_new['year']=raw_data_new['year'].astype(int)\n", "raw_data_new['year']=raw_data_new['year'].astype(int)\n",
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"On verifie la conversion: \n" "On verifie la conversion: \n"
] ]
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{ {
"data": { "data": {
...@@ -1289,7 +1361,7 @@ ...@@ -1289,7 +1361,7 @@
"dtype: object" "dtype: object"
] ]
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"execution_count": 13, "execution_count": 11,
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"output_type": "execute_result" "output_type": "execute_result"
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...@@ -1300,15 +1372,21 @@ ...@@ -1300,15 +1372,21 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
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"Les 6 dernières lignes sont vides, on peut les retirer." "Les 6 dernières lignes sont vides, on peut les retirer."
] ]
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{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 14, "execution_count": 12,
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"raw_data_new=raw_data_new.drop([751,752,753,754,755,756,757])" "raw_data_new=raw_data_new.drop([751,752,753,754,755,756,757])"
...@@ -1316,15 +1394,21 @@ ...@@ -1316,15 +1394,21 @@
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{ {
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"On peut aussi retirer les lignes sans valeurs :(-99,99)" "On peut aussi retirer les lignes sans valeurs :(-99,99)"
] ]
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{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 15, "execution_count": 13,
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"raw_data_new = raw_data_new.drop(raw_data_new[raw_data_new.CO2 < 0].index)" "raw_data_new = raw_data_new.drop(raw_data_new[raw_data_new.CO2 < 0].index)"
...@@ -1332,15 +1416,21 @@ ...@@ -1332,15 +1416,21 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {
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},
"source": [ "source": [
"On réinitialise les index de nos listes." "On réinitialise les index de nos listes."
] ]
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{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
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"raw_data_new=raw_data_new.reset_index(drop=True)" "raw_data_new=raw_data_new.reset_index(drop=True)"
...@@ -1348,7 +1438,10 @@ ...@@ -1348,7 +1438,10 @@
}, },
{ {
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"source": [ "source": [
"## Point 1 - Evolution Annuelle de la CO2\n", "## Point 1 - Evolution Annuelle de la CO2\n",
"Le graphique suivant nous montrera une oscillation périodique superposée à une évolution systématique plus lente." "Le graphique suivant nous montrera une oscillation périodique superposée à une évolution systématique plus lente."
...@@ -1356,8 +1449,11 @@ ...@@ -1356,8 +1449,11 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 29, "execution_count": 15,
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{ {
"data": { "data": {
...@@ -1391,7 +1487,10 @@ ...@@ -1391,7 +1487,10 @@
} }
}, },
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"## Point 2 - Prevision jusq'à 2025\n", "## Point 2 - Prevision jusq'à 2025\n",
"\n", "\n",
...@@ -1456,8 +1555,11 @@ ...@@ -1456,8 +1555,11 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 90, "execution_count": 16,
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"hideCode": false,
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"outputs": [ "outputs": [
{ {
"data": { "data": {
...@@ -1465,7 +1567,7 @@ ...@@ -1465,7 +1567,7 @@
"0.1511674880564176" "0.1511674880564176"
] ]
}, },
"execution_count": 90, "execution_count": 16,
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"output_type": "execute_result" "output_type": "execute_result"
} }
...@@ -1503,25 +1605,32 @@ ...@@ -1503,25 +1605,32 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {
"hideCode": false,
"hidePrompt": false
},
"source": [ "source": [
"La valeure de a est:0.1511674880564176 et ça représente le coefficient angulaire de la ligne droite qu'on cherche à calculer. On passe à calculer b." "La valeure de a est:0.1511674880564176 et ça représente le coefficient angulaire de la ligne droite qu'on cherche à calculer. On passe à calculer b."
] ]
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 64, "execution_count": 17,
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},
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{ {
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"text/plain": [ "evalue": "name 'sumy' is not defined",
"355.3829380053908" "output_type": "error",
] "traceback": [
}, "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
"execution_count": 64, "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
"metadata": {}, "\u001b[0;32m<ipython-input-17-c9779bdd860a>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0msumy\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m/\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mN\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
"output_type": "execute_result" "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'sumy' is not defined"
]
} }
], ],
"source": [ "source": [
...@@ -1531,7 +1640,10 @@ ...@@ -1531,7 +1640,10 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {
"hideCode": false,
"hidePrompt": false
},
"source": [ "source": [
"On définit donc la ligne droite calculée comme :\n", "On définit donc la ligne droite calculée comme :\n",
"\n", "\n",
...@@ -1550,8 +1662,11 @@ ...@@ -1550,8 +1662,11 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 78, "execution_count": 18,
"metadata": {}, "metadata": {
"hideCode": false,
"hidePrompt": false
},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
"data": { "data": {
...@@ -1559,7 +1674,7 @@ ...@@ -1559,7 +1674,7 @@
"420.53612535770685" "420.53612535770685"
] ]
}, },
"execution_count": 78, "execution_count": 18,
"metadata": {}, "metadata": {},
"output_type": "execute_result" "output_type": "execute_result"
} }
...@@ -1572,16 +1687,19 @@ ...@@ -1572,16 +1687,19 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 81, "execution_count": 19,
"metadata": {}, "metadata": {
"hideCode": false,
"hidePrompt": false
},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
"data": { "data": {
"text/plain": [ "text/plain": [
"[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7fe9d0ef6b70>]" "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f1fb0bf9240>]"
] ]
}, },
"execution_count": 81, "execution_count": 19,
"metadata": {}, "metadata": {},
"output_type": "execute_result" "output_type": "execute_result"
}, },
...@@ -1607,13 +1725,17 @@ ...@@ -1607,13 +1725,17 @@
}, },
{ {
"cell_type": "markdown", "cell_type": "markdown",
"metadata": {}, "metadata": {
"hideCode": false,
"hidePrompt": false
},
"source": [ "source": [
"Le point en rouge représente le niveau de concentration de CO2 en ppm à la fin du 2025." "Le point en rouge représente le niveau de concentration de CO2 en ppm à la fin du 2025."
] ]
} }
], ],
"metadata": { "metadata": {
"hide_code_all_hidden": false,
"kernelspec": { "kernelspec": {
"display_name": "Python 3", "display_name": "Python 3",
"language": "python", "language": "python",
......
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