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Collecte et mise en forme des données Blablacar [Pour la culture => Ne pas faire aujourd'hui]
Données Blablacar mises en forme [données]
Exercices sur les données Blablacar [canevas de code]
clic droit + enregistrer sous: archive contenant tous les tutos
Les fichiers notebooks sont numérotés...
- Les premiers correspondent à un guide de survie en python
- Le second groupe, à une intro à numpy
- Le troisième groupe, aux fonctions d'affichages
- Le dernier fichier sur les affichages 3D est en avance de phase...
Après les matrices, les fonctions d'affichage.
Je vous donne
Nous vous donnons un script de collecte de données pour information: NE PAS LE FAIRE TOURNER PENDANT LA SEANCE. Nous vous donnons ensuite les données collectées et le script à trous contenant les questions autour de ces données.
Collecte et mise en forme des données Blablacar
Après les matrices, les fonctions d'affichage.
D'abord un guide de survie : Introduction à matplotlib
Puis un guide un peu plus avancé pour les frontières de décision (les isocontours) et les affichages en 3D : un peu plus loin en matplotlib
Pour ceux qui ont du mal à visualiser les matrices et les opérations associées un lien vers un des explications particulièrement bien illustrées: lien
- [clic droit + enregistrer sous] pour accéder aux fichiers ci-dessous.
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[clic droit + enregistrer sous] pour accéder aux fichiers ci-desssous.
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Dans le cadre de l'UE MAPSI, nous allons travailler en python mais en utilisant des librairies spécifiques de calcul matriciel: numpy
et matplotlib
Dans le cadre de l'UE MAPSI, nous allons travailler en python mais en utilisant des librairies spécifiques de calcul matriciel: numpy
et matplotlib
. Ces tutoriels servent à mettre tout le monde à niveau en python puis dans ces librairies: si vous êtes déjà au niveau, vous passez à la suite!
- . Créer un répertoire MAPSI dans votre compte et créer un sous répertoire pour chaque TME
- . Dans une console, accéder au répertoire de travail puis lancer
- Créer un répertoire MAPSI dans votre compte et créer un sous répertoire pour chaque TME
- Dans une console, accéder au répertoire de travail puis lancer
- En conséquence, pour travailler sur les tutos ci-dessous, vous devrez d'abord créer une arborescence de répertoires, puis télécharger les fichiers de travail puis enfin les ouvrir.
Dans le cadre de l'UE MAPSI, nous allons travailler en python mais en utilisant des librairies spécifiques de calcul matriciel: numpy
Dans le cadre de l'UE MAPSI, nous allons travailler en python mais en utilisant des librairies spécifiques de calcul matriciel: numpy
et matplotlib
- Dans l'explorateur de fichier récupérer un @.ipynb@ existant ou créer un nouveau notebook en python 3.
- Dans l'explorateur de fichier récupérer un
.ipynb
existant ou créer un nouveau notebook en python 3.
Tutoriel de prise en main de numpy / matplotlib
Dans le cadre de l'UE MAPSI, nous allons travailler en python mais en utilisant des librairies spécifiques de calcul matriciel: numpy
- Dans l'explorateur de fichier récupérer un @.ipynb@ existant ou créer un nouveau notebook en python 3.
Nous allons travailler en jupyter-notebook dans le cadre de l'UE. C'est un environnement particulièrement intéressant pour faire du développement rapide à condition de respecter un certain nombre de règles élémentaires.
- Continuer (ou commencer) à faire des fonctions pour les actions à répeter
- Attention aux variables globales (ne pas les utiliser dans les fonctions précitées)
- Organiser les fichiers de travail en répertoires et sous répertoires
Environnement
- . Créer un répertoire MAPSI dans votre compte et créer un sous répertoire pour chaque TME
- . Dans une console, accéder au répertoire de travail puis lancer
jupyter-notebook