resultb

module3/exo3/exercice.ipynb

@@ -315,7 +315,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 67,
+   "execution_count": 69,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -353,7 +353,6 @@
     "print(\"R-squared (R²):\", r_cuadrado)\n",
     "print(\"It is considered a linear model, or line, that verifies the linear function Y=M.X + H with M: Regression coefficient, H: Intercept, and R-squared (R²): proportion of the total variability of the variable dependent that is explained by the model\")\n",
     "\n",
-    "\n",
     "# Prédire la concentration de CO2 en 2025\n",
     "weeks_in_2025 = (2025 - data['Date'].dt.year.min()) * 52\n",
     "predicted_CO2_2025 = model.predict([[weeks_in_2025]])\n",
@@ -363,14 +362,14 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 59,
+   "execution_count": 70,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
     "# Caractériser l’oscillation\n",
     "import numpy as np\n",
-    "# from scipy.fft import fft # fft desde scipy.fft, tiene problemas para cargarse, puede ser que se este utilizando una versión de SciPy anterior a la 1.4.0. La función fft se agregó en SciPy versión 1.4.0.\n",
-    "# Para resolver el problema se puede utilizar la función fft de numpy en su lugar, ya que numpy también proporciona funciones para realizar la transformada de Fourier"
+    "# from scipy.fft import fft # fft de scipy.fft, a des problèmes de chargement, il se peut que nous utilisions une version de SciPy antérieure à 1.4.0. La fonction fft a été ajoutée dans SciPy version 1.4.0.\n",
+    "# Pour résoudre le problème, nous pouvons utiliser la fonction fft de numpy à la place, puisque numpy fournit également des fonctions pour effectuer la transformée de Fourier"
    ]
   },
   {