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Projets numero 2:
(screenshot de mon python )
Alors ,
'' r= [] '' c'est le résultats de l'addition bouléenne de n + p
Projet 2 : notation pix
résultats obtenu
( résultats du code python )
méthode d'après le cours de NSI :
Etape 1 :
Note = A x Score + B
20 = A x Score-moyen + B
Moyenne-Choisie = A x Score-moyen + B
Etablir une fonction moyenne
Déterminer le score-max ( et score mini )
Stocker le nom des élèves ( scores + notes )
Etape 2
Importer les Scores depuis un fichier CSV , puis tracer un graphique représentant les notes en fonctions des nombres
sur le site www.cours.gratuit j'ai trouver comment faire une note sur 20 :
note1 = float (input
("Entrez la valeur de la note 1 :"))
note2 = float (input("Entrez la valeur de la note 2 :"))
note3 = float (input("Entrez la valeur de la note 3 :"))
note4 = float (input("Entrez la valeur de la note 4 :"))
nb_notes = 4
Moyenne = (note1 + note2 + note3 + note4) / nb_notes
print("la moyenne des notes est : ", Moyenne)
Entrez la valeur de la note 1 :17
Entrez la valeur de la note 2 :16
Entrez la valeur de la note 3 :17
Entrez la valeur de la note 4 :15
la moyenne des notes est : 16.25
>>>
( ceci est un exemple )
ou encore cette possibilités ( source " excel download " )
prendre le mini y affecter 0
prendre le maxi y affecter 20
prendre la moyenne de toutes les notes ----> a (14)
tout ce qui est > à la moyenne --->14 et 20 regle de trois
tous ce qui est inferieur à la moyenne ----> 0 à 14 regle de trois
___________
Donc maintenant passons à l'application de ces informations :
a. Essaions pour une moyenne de classe = à 13/20
Moyenne_choisie = int(input("Veuillez choisir la moyenne choisie:"))
print(Moyenne_choisie)
sachant que ( données à part )
-10/20 = moyenne
- moyenne = niveau 1 toutes rubriques pix
Donc niveau 16/16 rubriques = 10/20
source : video youtube
tuto/explicative
programme python
résultats programme python
b. Comment définir la moyenne ?
Alors :
score = [100,200,500]
def Moyenne(score)
return sum(score)/ len(score)
moyenne=Moyenne(score)
print("la Moyenne est"round(moyenne,2))
source: video youtube tuto/explicative
programme python
résultats programme python
c. Comment determiner le score minimum ( source : exemples / exos vu et faits en cours de NSI )
score=[12,232,342,453,653,654,121]
def score_minimum(score):
min=score[0]
for element in score :
if element <= min :
min = element
return min
print(score_minimum(score))
programme python
résultats programme python
d. Comment determiner le score maximum ( source : exemples / exos vu et faits aussi en cours de NSI )
score=[129,20,648]
def score_maximum(score):
max=score[0]
for element in score :
if element >= max :
max = element
return max
print("le score maximum est",score_maximum (score))
programme python
résultats programme python
e. Scores et Prénom ( ordre croissant )
score=[149,230,236,243,265,288,301,303,312,371,378,473,480,600]
prénoms="Lila","Salma","Lilou","Alexandre","Joseph","Lilian","Mathis","Maxence","Fantine","Melvyn","Gabin","Léo","Dina","Enzo"
note_20=[6,12,12,12,12,23,23,32,34,42,54,54,94]
for i in range(0,14,1):
x=score[i]
y=note_20[i]
print("Le score",x,"est celui de", prénoms[i],"est correspond a",y,"sur 20")
programme python
résultats programme python
f ( point final ) . Création du graphique des notes sur 20 des élèves de classe de NSI 1ere
le programme :
x=prenom
y=note_sur20
plt.figure("Courbe des notes de pix sur 20 des élèves")
plt.plot(x,y)
plt.xticks(rotation = 45)
plt.ylabel("Prénoms")
plt.show()
+programme entier
Moyenne_choisie = int(input("Veuillez choisir la moyenne choisie:"))
print(Moyenne_choisie)
score = [100,200,500]
def Moyenne(score):
return sum(score)/ len(score)
moyenne=Moyenne(score)
print("la Moyenne est", round(moyenne,2))
score=[12,232,342,453,653,654,121]
def score_minimum(score):
min=score[0]
for element in score :
if element <= min :
min = element
return min
print(score_minimum(score))
score=[129,20,648]
def score_maximum(score):
max=score[0]
for element in score :
if element >= max :
max = element
return max
print("le score maximum est",score_maximum (score))
score=[149,230,236,243,265,288,301,303,312,371,378,473,480,600]
prénoms="Lila","Salma","Lilou","Alexandre","Joseph","Lilian","Mathis","Maxence","Fantine","Melvyn","Gabin","Léo","Dina","Enzo"
note_20=[6,12,12,12,12,23,23,32,34,42,54,54,94]
for i in range(0,14,1):
x=score[i]
y=note_20[i]
print("Le score",x,"est celui de", prénoms[i],"est correspond a",y,"sur 20")
x=prenom
y=note_sur20
plt.figure("Courbe des notes de pix sur 20 des élèves")
plt.plot(x,y)
plt.xticks(rotation = 45)
plt.ylabel("Prénoms")
plt.show()
(screenshot de mon python )
PROJET N°4 : LES TRIES
Pour ce projet 4 , je vais vous présenter avec plusieurs captures et explications 5 différents algorithmes de tries ( tri sort , sorted ,par insertion , par selection et enfin le tri à bulle . Nous verrons après comment faire un modèle pour obtenir une belle courbe et affiché les equations dessus
Sort et Sorted
python tri sort et sorted
courbe créer par le programme python de sort et sorted
On part sur une base avec l'algorithme de sort et sorted pour calculer la durée de tries.
Ici on va créer une fonction "création de liste" qui vont faire que dans les listes on va ajouter i qui va prendre les valeurs jusqu'à 1000 puis une boucle va être créée nommée k qui va prendre les valeurs jusqu'à 1000 puis va être rajoutée dans la liste aléatoirement avec des valeur de 0 a 100. Ensuite va se créer des fonctions pour tous les tris donc là c'est le tri sort qui prend en paramètre liste. Puis t1 est affecté à time puis on va trier la liste avec le tri sort, t2 est affecté à time puis on va calculer la durée du temps d'exécution du programme en faisant t1-t2 puis les résultats du tri sort seront ajoutés dans durée et enfin la liste va être mélangée.
Tri par selection
courbe créer par le programme python de sort , sorted et selection
python tri selection
Tri par insertion
python tri insertion
courbe créer par le programme python de sort , sorted et selection et insertion
Tri a bulle
python tri a bulle
courbe créer par le programme python de sort , sorted et selection et insertion et tri a bulle
resultats après executions du tri a bulle
ceci est un programme qui est effectivement une boucle . il va appeller 10x les fonctions ci-dessous
Ce programme ci , va servir à nous tracer une courbe en focntions des résultats précedents des temps de tries . On y a rajouter des titres et légendes pour la fluidité de lecture ( plt.title ) , on va aussi rajouter des couleurs (color=) et des symboles (marker=)
La fonction modèle prend la liste en paramètre ce qui permet de créer des courbes en fonction des abscisses et des ordonnées grâce à la fonction numpy
PROJET N°5 : les K-plus-proche-voisin
programme copier coller de python
# Créé par noah.gregori, le 05/01/2023 en Python 3.7
import math
# Données labélisées et la donnée à classer
positions_classes = [[1,1,"r"], [1.5,1.5,"t"], [3,3,"r"], [4,4,"t"], [5,5,"t"], [6,6,"r"], [7,7,"r"], [8,8,"t"], [10,10,"r"]]
x = 2
y = 2
def distance (x1 : float, y1 : float, x2 : float, y2 : float ) -> float :
'''calcule la valeur absolue de la distance entre les points 1 et 2'''
return math.sqrt( (x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 )
distances =[]
for element in positions_classes:
distances.append([distance(element[0],element[1],x,y),element[2]])
distances.sort()
#print(distances)
k=3
def determiner_classe(distances_classes : list, y : int) -> str:
nombre_t=0
nombre_r=0
for i in range (y):
if distances[i][1] == "t":
nombre_t=nombre_t+1
else :
nombre_r=nombre_r+1
if nombre_t<nombre_r:
return " L'élement est un rectangle "
else:
if nombre_t==nombre_r:
return " Il n'y a pas de solution. "
else:
return " L'élement est un triangle "
print(determiner_classe(distances,k))
import math
# Données labélisées et la donnée à classer
positions_classes = [[1,1,1,"r"], [1.5,1.5,1.5,"t"], [3,3,3,"r"], [4,4,4,"t"], [5,5,5,"t"], [6,6,6,"r"], [7,7,7,"r"], [8,8,8,"t"], [10,10,10,"r"]]
x = 2
y = 2
z = 2
def distance (x1 : float, y1 : float, z1 : float, x2 : float, y2 : float, z2 : float ) -> float :
'''calcule la valeur absolue de la distance entre les points 1 et 2'''
return math.sqrt( (x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 + (z2 - z1)**2)
distances =[]
for element in positions_classes:
distances.append([distance(element[0],element[1],element[2], x,y,z),element[2]])
distances.sort()
#print(distances)
k=3
def determiner_classe(distances_classes : list, y : int) -> str:
nombre_t=0
nombre_r=0
for i in range (y):
if distances[i][1] == "t":
nombre_t=nombre_t+1
else :
nombre_r=nombre_r+1
if nombre_t<nombre_r:
return " L'élement est un rectangle "
else:
if nombre_t==nombre_r:
return " Il n'y a pas de solution. "
else:
return " L'élement est un triangle "
print(determiner_classe(distances,k))
resultats des deux programmes , 2D et 3D
EXPLICATIONS 2D :
on va commencer par faire "import math" ce qui va nous servir à faire le carre des valeur des listes
on va ensuite créer une liste positions_classes
on va ensuite attribuer à x et y la valeur de 2
on créer après cela une liste vide distances.sort
programme iris correcte donné par le prof :
( +reponse et graphique )
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# Données labélisées et la donnée à classer
iris=pandas.read_csv("iris.csv")
x=iris.loc[:,"petal_length"]
y=iris.loc[:,"petal_width"]
lab=iris.loc[:,"species"]
longueur = 2.5
largeur = 0.75
def distance (x1 : float, y1 : float, x2 : float, y2 : float ) -> float :
'''calcule la valeur absolue de la distance entre les points 1 et 2'''
return math.sqrt( (x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 )
distances =[]
for index in range(150):
distances.append([distance(x[index],y[index],longueur,largeur),lab[index]])
distances.sort()
k=3
def determiner_classe(distances_classes : list, y : int) -> str:
nombre_0=0
nombre_1=0
nombre_2=0
for i in range (y):
if distances[i][1] == 0:
nombre_0=nombre_0+1
if distances[i][1] == 1:
nombre_1=nombre_1+1
if distances[i][1] == 2:
nombre_2=nombre_2+1
if nombre_0 > nombre_1 and nombre_0 > nombre_2:
return " La fleur est une setosa "
if nombre_1 > nombre_2 and nombre_1 > nombre_0:
return " La fleur est une versicolor "
if nombre_2 > nombre_1 and nombre_2 > nombre_1:
return " La fleur est une virginica "
print(determiner_classe(distances,k))
plt.axis('equal')
plt.scatter(x[lab == 0], y[lab == 0], color='g', label='setosa')
plt.scatter(x[lab == 1], y[lab == 1], color='r', label='versicolor')
plt.scatter(x[lab == 2], y[lab == 2], color='b', label='virginica')
plt.scatter(longueur, largeur, color='y', label='à classer')
plt.legend()
plt.show()
graphique quand on execute le programme iris
EXPLICATIONS PROGRAMME IRIS :
reponse : setosa
PROJET N°6 : TITANIC
source google image ,le titanic
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
train = pd.read_csv("titanic_V2.csv", sep = ",")
survived = train[train.Survived == 1]
dead = train[train.Survived == 0]
def plot_hist(feature, bins = 20):
x1 = np.array(dead[feature].dropna())
x2 = np.array(survived[feature].dropna())
plt.hist([x1, x2], label=["Victime", "Survivant"])
plt.legend(loc = "upper left")
plt.title("distribution relative de %s" % feature)
plt.show()
plot_hist("Pclass")
plot_hist("Age")
plot_hist("Fare")
plot_hist("Sex")
plot_hist("Parch")
plot_hist("SibSp")
PROGRAMME TITANIC
GRAPHIQUE DES DONNEES DU TITANIC D'APRES NOTRE PROGRAMME
HYPOTHESES TITANIC :
Les elements que nous auront besoin afin de determiner quel genre de personnes sont le plus susceptibles de survivre ou dans le cas contraire de ne pas survivre c'est :
- l'âge ( enfants , personnes ages )
- le sex ( hommes/femmes
- la classe dans le bateau ( riches / pauvres )
A savoir :
Le naufrage du Titanic a mis fin à la traversée inaugurale du RMS Titanic, un paquebot qui devait relier Southampton à New York. Il se déroule dans la nuit du 14 au 15 avril 1912 dans l' océan Atlantique Nord au large de Terre-Neuve.
Projet 2 : notation pix
méthode d'après le cours de NSI :
Etape 1 :
Note = A x Score + B
20 = A x Score-moyen + B
Moyenne-Choisie = A x Score-moyen + B
Etablir une fonction moyenne
Déterminer le score-max ( et score mini )
Stocker le nom des élèves ( scores + notes )
Etape 2
Importer les Scores depuis un fichier CSV , puis tracer un graphique représentant les notes en fonctions des nombres
sur le site www.cours.gratuit j'ai trouver comment faire une note sur 20 :
note1 = float (input
("Entrez la valeur de la note 1 :"))
note2 = float (input("Entrez la valeur de la note 2 :"))
note3 = float (input("Entrez la valeur de la note 3 :"))
note4 = float (input("Entrez la valeur de la note 4 :"))
nb_notes = 4
Moyenne = (note1 + note2 + note3 + note4) / nb_notes
print("la moyenne des notes est : ", Moyenne)
Entrez la valeur de la note 1 :17
Entrez la valeur de la note 2 :16
Entrez la valeur de la note 3 :17
Entrez la valeur de la note 4 :15
la moyenne des notes est : 16.25
>>>
( ceci est un exemple )
ou encore cette possibilités ( source " excel download " )
prendre le mini y affecter 0
prendre le maxi y affecter 20
prendre la moyenne de toutes les notes ----> a (14)
tout ce qui est > à la moyenne --->14 et 20 regle de trois
tous ce qui est inferieur à la moyenne ----> 0 à 14 regle de trois
___________
Donc maintenant passons à l'application de ces informations :
a. Essaions pour une moyenne de classe = à 13/20
Moyenne_choisie = int(input("Veuillez choisir la moyenne choisie:"))
print(Moyenne_choisie)
sachant que ( données à part )
-10/20 = moyenne
- moyenne = niveau 1 toutes rubriques pix
Donc niveau 16/16 rubriques = 10/20
source : video youtube
tuto/explicative
programme python
résultats programme python
b. Comment définir la moyenne ?
Alors :
score = [100,200,500]
def Moyenne(score)
return sum(score)/ len(score)
moyenne=Moyenne(score)
print("la Moyenne est"round(moyenne,2))
source: video youtube tuto/explicative
programme python
résultats programme python
c. Comment determiner le score minimum ( source : exemples / exos vu et faits en cours de NSI )
score=[12,232,342,453,653,654,121]
def score_minimum(score):
min=score[0]
for element in score :
if element <= min :
min = element
return min
print(score_minimum(score))
programme python
résultats programme python
d. Comment determiner le score maximum ( source : exemples / exos vu et faits aussi en cours de NSI )
score=[129,20,648]
def score_maximum(score):
max=score[0]
for element in score :
if element >= max :
max = element
return max
print("le score maximum est",score_maximum (score))
programme python
résultats programme python
e. Scores et Prénom ( ordre croissant )
score=[149,230,236,243,265,288,301,303,312,371,378,473,480,600]
prénoms="Lila","Salma","Lilou","Alexandre","Joseph","Lilian","Mathis","Maxence","Fantine","Melvyn","Gabin","Léo","Dina","Enzo"
note_20=[6,12,12,12,12,23,23,32,34,42,54,54,94]
for i in range(0,14,1):
x=score[i]
y=note_20[i]
print("Le score",x,"est celui de", prénoms[i],"est correspond a",y,"sur 20")
programme python
résultats programme python
f ( point final ) . Création du graphique des notes sur 20 des élèves de classe de NSI 1ere
le programme :
x=prenom
y=note_sur20
plt.figure("Courbe des notes de pix sur 20 des élèves")
plt.plot(x,y)
plt.xticks(rotation = 45)
plt.ylabel("Prénoms")
plt.show()
+programme entier
Moyenne_choisie = int(input("Veuillez choisir la moyenne choisie:"))
print(Moyenne_choisie)
score = [100,200,500]
def Moyenne(score):
return sum(score)/ len(score)
moyenne=Moyenne(score)
print("la Moyenne est", round(moyenne,2))
score=[12,232,342,453,653,654,121]
def score_minimum(score):
min=score[0]
for element in score :
if element <= min :
min = element
return min
print(score_minimum(score))
score=[129,20,648]
def score_maximum(score):
max=score[0]
for element in score :
if element >= max :
max = element
return max
print("le score maximum est",score_maximum (score))
score=[149,230,236,243,265,288,301,303,312,371,378,473,480,600]
prénoms="Lila","Salma","Lilou","Alexandre","Joseph","Lilian","Mathis","Maxence","Fantine","Melvyn","Gabin","Léo","Dina","Enzo"
note_20=[6,12,12,12,12,23,23,32,34,42,54,54,94]
for i in range(0,14,1):
x=score[i]
y=note_20[i]
print("Le score",x,"est celui de", prénoms[i],"est correspond a",y,"sur 20")
x=prenom
y=note_sur20
plt.figure("Courbe des notes de pix sur 20 des élèves")
plt.plot(x,y)
plt.xticks(rotation = 45)
plt.ylabel("Prénoms")
plt.show()
Projets numero 3:
Alors ,
'' r= [] '' c'est le résultats de l'addition bouléenne de n + p
(screenshot de mon python )
résultats obtenu
( résultats du code python )
(screenshot de mon python )
PROJET N°4 : LES TRIES
Pour ce projet 4 , je vais vous présenter avec plusieurs captures et explications 5 différents algorithmes de tries ( tri sort , sorted ,par insertion , par selection et enfin le tri à bulle . Nous verrons après comment faire un modèle pour obtenir une belle courbe et affiché les equations dessus
Sort et Sorted
python tri sort et sorted
courbe créer par le programme python de sort et sorted
On part sur une base avec l'algorithme de sort et sorted pour calculer la durée de tries.
Ici on va créer une fonction "création de liste" qui vont faire que dans les listes on va ajouter i qui va prendre les valeurs jusqu'à 1000 puis une boucle va être créée nommée k qui va prendre les valeurs jusqu'à 1000 puis va être rajoutée dans la liste aléatoirement avec des valeur de 0 a 100. Ensuite va se créer des fonctions pour tous les tris donc là c'est le tri sort qui prend en paramètre liste. Puis t1 est affecté à time puis on va trier la liste avec le tri sort, t2 est affecté à time puis on va calculer la durée du temps d'exécution du programme en faisant t1-t2 puis les résultats du tri sort seront ajoutés dans durée et enfin la liste va être mélangée.
Tri par selection
courbe créer par le programme python de sort , sorted et selection
python tri selection
Tri par insertion
python tri insertion
courbe créer par le programme python de sort , sorted et selection et insertion
Tri a bulle
python tri a bulle
courbe créer par le programme python de sort , sorted et selection et insertion et tri a bulle
resultats après executions du tri a bulle
ceci est un programme qui est effectivement une boucle . il va appeller 10x les fonctions ci-dessous
Ce programme ci , va servir à nous tracer une courbe en focntions des résultats précedents des temps de tries . On y a rajouter des titres et légendes pour la fluidité de lecture ( plt.title ) , on va aussi rajouter des couleurs (color=) et des symboles (marker=)
La fonction modèle prend la liste en paramètre ce qui permet de créer des courbes en fonction des abscisses et des ordonnées grâce à la fonction numpy
PROJET N°5 : les K-plus-proche-voisin
programme copier coller de python
# Créé par noah.gregori, le 05/01/2023 en Python 3.7
import math
# Données labélisées et la donnée à classer
positions_classes = [[1,1,"r"], [1.5,1.5,"t"], [3,3,"r"], [4,4,"t"], [5,5,"t"], [6,6,"r"], [7,7,"r"], [8,8,"t"], [10,10,"r"]]
x = 2
y = 2
def distance (x1 : float, y1 : float, x2 : float, y2 : float ) -> float :
'''calcule la valeur absolue de la distance entre les points 1 et 2'''
return math.sqrt( (x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 )
distances =[]
for element in positions_classes:
distances.append([distance(element[0],element[1],x,y),element[2]])
distances.sort()
#print(distances)
k=3
def determiner_classe(distances_classes : list, y : int) -> str:
nombre_t=0
nombre_r=0
for i in range (y):
if distances[i][1] == "t":
nombre_t=nombre_t+1
else :
nombre_r=nombre_r+1
if nombre_t<nombre_r:
return " L'élement est un rectangle "
else:
if nombre_t==nombre_r:
return " Il n'y a pas de solution. "
else:
return " L'élement est un triangle "
print(determiner_classe(distances,k))
import math
# Données labélisées et la donnée à classer
positions_classes = [[1,1,1,"r"], [1.5,1.5,1.5,"t"], [3,3,3,"r"], [4,4,4,"t"], [5,5,5,"t"], [6,6,6,"r"], [7,7,7,"r"], [8,8,8,"t"], [10,10,10,"r"]]
x = 2
y = 2
z = 2
def distance (x1 : float, y1 : float, z1 : float, x2 : float, y2 : float, z2 : float ) -> float :
'''calcule la valeur absolue de la distance entre les points 1 et 2'''
return math.sqrt( (x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 + (z2 - z1)**2)
distances =[]
for element in positions_classes:
distances.append([distance(element[0],element[1],element[2], x,y,z),element[2]])
distances.sort()
#print(distances)
k=3
def determiner_classe(distances_classes : list, y : int) -> str:
nombre_t=0
nombre_r=0
for i in range (y):
if distances[i][1] == "t":
nombre_t=nombre_t+1
else :
nombre_r=nombre_r+1
if nombre_t<nombre_r:
return " L'élement est un rectangle "
else:
if nombre_t==nombre_r:
return " Il n'y a pas de solution. "
else:
return " L'élement est un triangle "
print(determiner_classe(distances,k))
resultats des deux programmes , 2D et 3D
EXPLICATIONS 2D :
on va commencer par faire "import math" ce qui va nous servir à faire le carre des valeur des listes
on va ensuite créer une liste positions_classes
on va ensuite attribuer à x et y la valeur de 2
on créer après cela une liste vide distances.sort
programme iris correcte donné par le prof :
( +reponse et graphique )
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import math
# Données labélisées et la donnée à classer
iris=pandas.read_csv("iris.csv")
x=iris.loc[:,"petal_length"]
y=iris.loc[:,"petal_width"]
lab=iris.loc[:,"species"]
longueur = 2.5
largeur = 0.75
def distance (x1 : float, y1 : float, x2 : float, y2 : float ) -> float :
'''calcule la valeur absolue de la distance entre les points 1 et 2'''
return math.sqrt( (x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2 )
distances =[]
for index in range(150):
distances.append([distance(x[index],y[index],longueur,largeur),lab[index]])
distances.sort()
k=3
def determiner_classe(distances_classes : list, y : int) -> str:
nombre_0=0
nombre_1=0
nombre_2=0
for i in range (y):
if distances[i][1] == 0:
nombre_0=nombre_0+1
if distances[i][1] == 1:
nombre_1=nombre_1+1
if distances[i][1] == 2:
nombre_2=nombre_2+1
if nombre_0 > nombre_1 and nombre_0 > nombre_2:
return " La fleur est une setosa "
if nombre_1 > nombre_2 and nombre_1 > nombre_0:
return " La fleur est une versicolor "
if nombre_2 > nombre_1 and nombre_2 > nombre_1:
return " La fleur est une virginica "
print(determiner_classe(distances,k))
plt.axis('equal')
plt.scatter(x[lab == 0], y[lab == 0], color='g', label='setosa')
plt.scatter(x[lab == 1], y[lab == 1], color='r', label='versicolor')
plt.scatter(x[lab == 2], y[lab == 2], color='b', label='virginica')
plt.scatter(longueur, largeur, color='y', label='à classer')
plt.legend()
plt.show()
graphique quand on execute le programme iris
EXPLICATIONS PROGRAMME IRIS :
reponse : setosa
PROJET N°6 : TITANIC
source google image ,le titanic
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
train = pd.read_csv("titanic_V2.csv", sep = ",")
survived = train[train.Survived == 1]
dead = train[train.Survived == 0]
def plot_hist(feature, bins = 20):
x1 = np.array(dead[feature].dropna())
x2 = np.array(survived[feature].dropna())
plt.hist([x1, x2], label=["Victime", "Survivant"])
plt.legend(loc = "upper left")
plt.title("distribution relative de %s" % feature)
plt.show()
plot_hist("Pclass")
plot_hist("Age")
plot_hist("Fare")
plot_hist("Sex")
plot_hist("Parch")
plot_hist("SibSp")
PROGRAMME TITANIC
GRAPHIQUE DES DONNEES DU TITANIC D'APRES NOTRE PROGRAMME
HYPOTHESES TITANIC :
Les elements que nous auront besoin afin de determiner quel genre de personnes sont le plus susceptibles de survivre ou dans le cas contraire de ne pas survivre c'est :
- l'âge ( enfants , personnes ages )
- le sex ( hommes/femmes
- la classe dans le bateau ( riches / pauvres )
A savoir :
Le naufrage du Titanic a mis fin à la traversée inaugurale du RMS Titanic, un paquebot qui devait relier Southampton à New York. Il se déroule dans la nuit du 14 au 15 avril 1912 dans l' océan Atlantique Nord au large de Terre-Neuve.
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