Notebooks Coverage

Report on last executions.

75% 2018-11-16

_images/nbcov-2018-11-16.png
index coverage exe time last execution name title success time nb cells nb runs nb valid
0 100% 9.111 2018-11-16 decouverte/pandas_start.ipynb DataFrames Pandas True 12.236 33 33 33
1 100% 0.002 2018-11-16 examen/enonce_2017.ipynb Evaluation Python année 2016-2017 - énoncé True 2.092 10 10 10
2 93% 30.721 2018-11-16 examen/solution_2016.ipynb Solution - énoncé avril 2016 True 33.139 15 14 14
3 100% 60.134 2018-11-16 examen/solution_2017.ipynb Evaluation Python année 2016-2017 - solution True 63.231 70 70 70
4 100% 1.129 2018-11-16 exemples/basic_example.ipynb Exemple de notebooks True 4.098 4 4 4
5 100% 1.853 2018-11-16 exemples/tables_avec_guillemets.ipynb Tables avec guillemets True 4.104 9 9 9
6 100% 8.023 2018-11-16 exercices/pyramide_bigarree.ipynb Tracer une pyramide bigarrée True 10.106 11 11 11
7 0% nan   internet/wikipedia_stats_correction.ipynb Statistiques Wikipedia - énoncé   nan 11 0  
8 0% nan   internet/wikipedia_stats_correction2.ipynb Statistiques Wikipedia - correction (live)   nan 10 0  
9 100% 29.897 2018-11-09 internet/wikipedia_stats_enonce.ipynb Statistiques Wikipedia - énoncé True 32.321 8 8 8
10 100% 78.042 2018-11-16 nlp/reconstruction_synonymes_correction.ipynb Reconstruction de synonymes - correction True 80.187 35 35 35
11 100% 66.673 2018-11-16 nlp/reconstruction_synonymes_enonce.ipynb Reconstruction de synonymes - énoncé True 69.238 15 15 15
12 100% 275.013 2018-11-16 sessions/2017_session6.ipynb Session 26/6/2017 - machine learning True 277.818 53 53 53
13 100% 36.792 2018-11-09 sessions/bigdata_ways.ipynb Séance big data True 39.384 43 43 43
14 100% 47.667 2018-11-16 sessions/election_carte_electorale.ipynb Elections et cartes électorales - énoncé True 50.638 28 28 28
15 0% nan   sessions/election_carte_electorale_correction.ipynb Elections et cartes électorales - correction   nan 207 0  
16 100% 172.785 2018-11-16 sessions/population_recuperation_donnees.ipynb Récupération des données True 175.750 16 16 16
17 100% 42.328 2018-11-16 sessions/seance4_projection_population_correction.ipynb Evoluation d’une population (correction) True 45.458 33 33 33
18 100% 0.156 2018-11-16 sessions/seance4_projection_population_enonce.ipynb Evoluation d’une population - énoncé True 3.096 2 2 2
19 100% 2.504 2018-11-16 sessions/seance5_approche_fonctionnelle_correction.ipynb Données, approches fonctionnelles - correction True 5.104 6 6 6
20 94% 317.955 2018-11-16 sessions/seance5_approche_fonctionnelle_enonce.ipynb Données, approches fonctionnelles - énoncé True 320.791 34 32 32
21 100% 186.100 2018-11-16 sessions/seance5_cube_multidimensionnel_correction.ipynb Cube multidimensionnel - correction True 188.386 8 8 8
22 100% 207.055 2018-11-16 sessions/seance5_cube_multidimensionnel_enonce.ipynb Cube multidimensionnel - énoncé True 209.494 33 33 33
23 100% 235.364 2018-11-16 sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_correction.ipynb Données multidimensionnelles SQL - correction True 237.527 18 18 18
24 100% 242.719 2018-11-16 sessions/seance5_sql_multidimensionnelle_enonce.ipynb Données multidimensionnelles SQL - énoncé True 245.741 35 35 35
25 100% 63.282 2018-11-09 sessions/seance6_graphes_correction.ipynb Graphes - correction True 66.225 29 29 29
26 100% 180.747 2018-11-09 sessions/seance6_graphes_enonce.ipynb Graphes - énoncé True 183.536 49 49 49
27 100% 9.725 2018-11-16 sessions/seance6_graphes_ml_correction.ipynb Graphes en machine learning - correction True 12.129 11 11 11
28 100% 706.441 2018-11-09 sessions/seance6_graphes_ml_enonce.ipynb Graphes en machine learning - énoncé True 710.279 88 88 88
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