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Module 2 exo 2 exercice_python_fr.org
This commit is contained in:
parent
2bb9a3d867
commit
dc8c1bfb1c
1 changed files with 49 additions and 71 deletions
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@ -1,6 +1,6 @@
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#+TITLE: Votre titre
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#+AUTHOR: Votre nom
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#+DATE: La date du jour
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#+TITLE: Exo 2 Python
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#+AUTHOR: Louis Lacoste
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#+DATE: 2022-11-18
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#+LANGUAGE: fr
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# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
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@ -11,83 +11,61 @@
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#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
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#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
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* Quelques explications
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Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code
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python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être
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exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
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org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
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Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
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compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
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récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
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ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
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le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
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document.
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Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code
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python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
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#+begin_src python :results output :exports both
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print("Hello world!")
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#+end_src
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#+RESULTS:
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: Hello world!
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Voici la même chose, mais avec une session python, donc une
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persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
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~C-c C-c~).
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Import des données
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#+begin_src python :results output :session :exports both
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import numpy
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x=numpy.linspace(-15,15)
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print(x)
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import numpy as np
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dataSource = np.array([14.0, 7.6, 11.2, 12.8, 12.5, 9.9, 14.9, 9.4, 16.9, 10.2, 14.9, 18.1, 7.3, 9.8, 10.9,12.2, 9.9, 2.9, 2.8, 15.4, 15.7, 9.7, 13.1, 13.2, 12.3, 11.7, 16.0, 12.4, 17.9, 12.2, 16.2, 18.7, 8.9, 11.9, 12.1, 14.6, 12.1, 4.7, 3.9, 16.9, 16.8, 11.3, 14.4, 15.7, 14.0, 13.6, 18.0, 13.6, 19.9, 13.7, 17.0, 20.5, 9.9, 12.5, 13.2, 16.1, 13.5, 6.3, 6.4, 17.6, 19.1, 12.8, 15.5, 16.3, 15.2, 14.6, 19.1, 14.4, 21.4, 15.1, 19.6, 21.7, 11.3, 15.0, 14.3, 16.8, 14.0, 6.8, 8.2, 19.9, 20.4, 14.6, 16.4, 18.7, 16.8, 15.8, 20.4, 15.8, 22.4, 16.2, 20.3, 23.4, 12.1, 15.5, 15.4, 18.4, 15.7, 10.2, 8.9, 21.0], dtype=np.float64)
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print(dataSource)
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#+end_src
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#+RESULTS:
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#+begin_example
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[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
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||||
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592
|
||||
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143
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||||
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694
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||||
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245
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||||
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204
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||||
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653
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||||
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102
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||||
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
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||||
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ]
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||||
#+end_example
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||||
: [14. 7.6 11.2 12.8 12.5 9.9 14.9 9.4 16.9 10.2 14.9 18.1 7.3 9.8
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||||
: 10.9 12.2 9.9 2.9 2.8 15.4 15.7 9.7 13.1 13.2 12.3 11.7 16. 12.4
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||||
: 17.9 12.2 16.2 18.7 8.9 11.9 12.1 14.6 12.1 4.7 3.9 16.9 16.8 11.3
|
||||
: 14.4 15.7 14. 13.6 18. 13.6 19.9 13.7 17. 20.5 9.9 12.5 13.2 16.1
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||||
: 13.5 6.3 6.4 17.6 19.1 12.8 15.5 16.3 15.2 14.6 19.1 14.4 21.4 15.1
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||||
: 19.6 21.7 11.3 15. 14.3 16.8 14. 6.8 8.2 19.9 20.4 14.6 16.4 18.7
|
||||
: 16.8 15.8 20.4 15.8 22.4 16.2 20.3 23.4 12.1 15.5 15.4 18.4 15.7 10.2
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: 8.9 21. ]
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Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
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#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
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import matplotlib.pyplot as plt
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plt.figure(figsize=(10,5))
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plt.plot(x,numpy.cos(x)/x)
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plt.tight_layout()
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plt.savefig(matplot_lib_filename)
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print(matplot_lib_filename)
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La moyenne :
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#+begin_src python :results output :session :exports both
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print(np.mean(dataSource))
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#+end_src
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#+RESULTS:
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[[file:./cosxsx.png]]
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: 14.113000000000001
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Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
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ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
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recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
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(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
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parfaitement transparentes pour être reproductibles.
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Le minimum :
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#+begin_src python :results output :session :exports both
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print(np.min(dataSource))
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#+end_src
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Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
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org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas
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de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
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compréhensible sur GitLab.
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#+RESULTS:
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: 2.8
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Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
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ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
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claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en
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faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
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Le maximum :
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#+begin_src python :results output :session :exports both
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print(np.max(dataSource))
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#+end_src
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#+RESULTS:
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: 23.4
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La médiane :
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#+begin_src python :results output :session :exports both
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print(np.median(dataSource))
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#+end_src
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#+RESULTS:
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: 14.5
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L'écart-type :
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#+begin_src python :results output :session :exports both
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print(np.std(dataSource, ddof=1))
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#+end_src
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#+RESULTS:
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: 4.334094455301447
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Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
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informations et les remplacer par votre document computationnel.
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