Commit 149820f4 authored by f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1's avatar f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1
parents 7b2b2da4 d210785c
......@@ -43,7 +43,7 @@ Mon document est [celui-ci](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user
Il a suffit de reproduire les textes en markdown avec des syntaxes vu précédemment et les morceaux de codes en python.
Pour avoir le même affichage que dans l'exemple il faut enregistrer le document en pdf.
De plus, les équations en markdown s'écrivent comme dans le tableau ci-dessous
De plus, les équations en markdown s'écrivent comme dans le tableau ci-dessous :
| **Syntaxe** | **Symbole** | **Exemple** |
|---|---|---|
......@@ -66,6 +66,8 @@ Pour cela il faut utiliser les commandes ci dessous.
|Minimum|``np.min(List)``|
|Maximum|``np.max(List)``|
Voici le [lien](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module2/exo2/exercice.ipynb) pour accéder à l'exercice 02-2.
### Exercice 02-3 : Réaliser un affichage graphique
Pour tracer un graphique utiliser ``import matplotlib.pyplot as plt``
......@@ -75,10 +77,46 @@ Pour tracer un graphique utiliser ``import matplotlib.pyplot as plt``
|Graphique|``plt.plot(List)``|
|Histogramme|``plt.hist(List)``|
Voici un [exemple](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module2/exo3/exercice.ipynb) de graphiques effectués avec cette méthode.
## Module 3 : La main à la pâte : une analyse réplicable
### Exercice 03-1 : Analyse de l'incidence du syndrôme grippal avec une copie locale des données
Dans cet exercice, nous modifions un URL qui nécessite un accès internet par un URL local afin d'être sûr de ne pas avoir de problème lors de l'ouverture du fichier.
Pour cela, nous enregistrons les données localement dans un fichier CSV et nous modifions le code afin que celui-ci utilise le bon fichier.
```
# data_url = "http://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-3.csv"
data_url = "Donnees_Grippe.csv"
```
Pour plus de précision sur le code, voir directement sur le notebook de l'exercice correspondant [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module3/exo1/analyse-syndrome-grippal.ipynb).
### Exercice 03-2 : Analyse de l'incidence de la varicelle
Afin d'obtenir des résultats similaires à l'exercice précédent, il suffit de reproduire le même code avec les données de la varicelle et en modifiant la date de départ de chaque année à septembre au lieu de aout.
```
# data_url = "https://www.sentiweb.fr/datasets/incidence-PAY-7.csv"
data_url = "Donnees_Varicelle.csv"
```
Et pour effectuer un changement du mois de référence de chaque année de août à septembre :
```
first_august_week = [pd.Period(pd.Timestamp(y, 8, 1), 'W')
for y in range(1985,
sorted_data.index[-1].year)]
```
Devient :
```
first_september_week = [pd.Period(pd.Timestamp(y, 9, 1), 'W')
for y in range(1991,
sorted_data.index[-1].year)]
```
Nous pouvons alors voir que l'année avec le plus de cas de varicelle est l'année 2009 et celle avec le moins de cas est l'année 2020.
Pour plus de précision sur le code, voir directement sur le notebook de l'exercice correspondant [ici](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/jupyter/user/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/notebooks/work/module3/exo2/exercice.ipynb).
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