add plots, and plot titles and labels

module3/exo3/exercice_python_fr.org

@@ -19,7 +19,7 @@
   - The weekly values have been adjusted to 12:00 hours at middle day
     of each weekly period.
 * Tasks
-** TODO Faire une FFT pour essayer de trouver un modèle pour l'évolution lente (filter contribution périodique) 
+** DONE Faire une FFT pour essayer de trouver un modèle pour l'évolution lente (filter contribution périodique) 
 ** TODO Rajouter des titres et légendes aux figures. 
 * Lecture des données brutes
 ** Lecture ou téléchargement
@@ -64,16 +64,6 @@ table[:5]
 | 1958-04-26 | 316.48 |
 | 1958-05-03 | 316.95 |
 
-** TODO COMMENT Vérification des dates
-Nous faisons encore une vérification: nos dates doivent être séparées d'exactement une semaine. 
-#+BEGIN_SRC python :results output :session
-#dates = [date for date, _ in converted_data]
-#for date1, date2 in zip(dates[:-1], dates[1:]):
-#    if date2-date1 != datetime.timedelta(weeks=1):
-#        print(f"Il y a {date2-date1} entre {date1} et {date2}")
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
 * Traitement et affichage des données. 
 ** Converstion des string en valeurs numériques. 
 Les données dans =table= sont des string. On va convertir la première
@@ -100,6 +90,9 @@ pour l'affichage des données, et on affiche les données brutes.
 
   plt.figure(figsize=(10,5))
   plt.plot_date(plotDates,concentration)
+  plt.title("Concentration de CO2 en fonction du temps")
+  plt.xlabel("Temps [semaines]")
+  plt.ylabel("Concentration de CO2 [ppm]")
   plt.tight_layout()
 
   plt.savefig(matplot_lib_filename)
@@ -125,6 +118,9 @@ les oscillations rapides observés précédément.
 
   plt.figure(figsize=(10,5))
   plt.plot_date(plotDatesZoom,concentration[:windowSize])
+  plt.title("Concentration de CO2 en fonction du temps")
+  plt.xlabel("Temps [semaines]")
+  plt.ylabel("Concentration de CO2 [ppm]")
   plt.tight_layout()
 
   plt.savefig(matplot_lib_filename)
@@ -165,6 +161,7 @@ amplitude entre cinq et sept.
 
   plt.figure(figsize=(10,5))
   plt.plot(freq,concentrationFFTNorm)
+  plt.title("Spectre des données mesurés")
   plt.tight_layout()
 
   plt.savefig(matplot_lib_filename)