From ea27d8ff325e06e910bb6824afddf13b43ef04a3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1 Date: Thu, 17 Nov 2022 11:20:25 +0000 Subject: [PATCH] Update Readme.md --- journal/Readme.md | 13 ++++++++----- 1 file changed, 8 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/journal/Readme.md b/journal/Readme.md index b806f16..dc64069 100644 --- a/journal/Readme.md +++ b/journal/Readme.md @@ -186,6 +186,7 @@ MARKDOWN : "## Exploitation des données" MARKDOWN : "Afin de pouvoir traité ces données en python, il est nécessaire d'importer les bibliothèques python suivantes." L'avantage de python est de pouvoir utiliser des bibliothèques contenant des fonctions déjà programmées. Vous allez utiliser les bibliothèques ``matplotlib.pyplot``, ``pandas`` et ``isoweek``. Pour cela, écrivez le code suivant : +Pour les détails sur le code n'hésité pas à consulter les documentations de ``matplotlib.pyplot`` [ici](https://matplotlib.org/), ``pandas`` [ici](https://pandas.pydata.org) et de ``isoweek`` [ici](https://pypi.org/project/isoweek/) ``` %matplotlib inline @@ -322,12 +323,9 @@ plt.xticks([0,345,710,996], plt.grid(which='both', linestyle='--') ``` -Pour les détails sur le code n'hésité pas à consulter les documentations de ``matplotlib.pyplot`` [ici](https://matplotlib.org/), ``pandas`` [ici](https://pandas.pydata.org) et de ``isoweek`` [ici](https://pypi.org/project/isoweek/) - - MARKDOWN : "Nous avons donc un graphique représentant le nombre de cas de Covid-19 en fonction de la date et du pays. Nous allons maintenant refaire ce graphique avec toutes les données de chaque pays selectionné cumulées." -Et pour fini nous avons tracées les donnes totales de tout ces pays en échelle linéaire mais aussi en échelle logarithmique. Pour cela utiliser le code suivant : +Pour finir, tracez les données totales de tout ces pays en échelle linéaire mais aussi en échelle logarithmique. Pour cela, utilisez le code suivant : ``` selected_data['Total'] = selected_data['Belgium'] + selected_data['China'] + selected_data['France'] + selected_data['Germany'] + selected_data['Hong Kong'] + selected_data['Iran'] + selected_data['Italy'] + selected_data['Japan'] + selected_data['Korea, South'] + selected_data['Netherlands'] + selected_data['Portugal'] + selected_data['Spain'] + selected_data['US'] + selected_data['United Kingdom'] @@ -370,4 +368,9 @@ plt.xticks([0,345,710,996], plt.grid(which='both', linestyle='--') plt.show() -``` \ No newline at end of file +``` + +Votre document computationnel est maintenant terminé. Vous pouvez le télécharger en format .pdf en allant dans "File", "Download as", "PDF via LaTeK" et le comparer avec le [document compuationnel de base](https://app-learninglab.inria.fr/moocrr/gitlab/f3525de4a1a18e7596f7a06bd19c9fc1/mooc-rr/blob/master/module3/exo3/exercice.pdf) + + + -- 2.18.1