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page de blog - 12/16
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    :title: pandas, groupby, nan values
    :date: 2016-11-20
    :keywords: groupby,nan
    :categories: pandas
    :rawfile: 2016/2016-11-20_groupby_nan.rst

    La fonction `groupby <http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html>`_
    ne considère pas (plus) les valeurs manquantes ou
    `NaN <https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.isnan.html>`_.
    Le notebook `groupby et valeur manquantes <http://www.xavierdupre.fr/app/teachpyx/helpsphinx/notebooks/pandas_groupby.html#groupby-et-valeur-manquantes>`_
    illustre ce fait et montre comment les corriger.




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    :title: Piloter un drone depuis un notebook
    :date: 2016-11-10
    :keywords: drone,notebook
    :categories: drone
    :rawfile: 2016/2016-11-10_drones.rst

    Vidéo :
    `Building a (semi) Autonomous Drone with Python <https://www.youtube.com/watch?v=0YowSSTi92I>`_.
    

    ...




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    :title: Coordonnées des données carroyées
    :date: 2016-11-03
    :keywords: carroyées,carreaux,INSEE,carroyage,Spatial reference system,EPSG,shapefiles,données carroyées
    :categories: plotting
    :rawfile: 2016/2016-11-03_donnees_carroyees.rst

    Les `données carroyées <http://www.insee.fr/fr/themes/detail.asp?reg_id=0&ref_id=donnees-carroyees>`_
    sont fournies par l'INSEE et proposent différentes variables
    économiques agrégées par carreaux :
    *Un carroyage est un découpage de l'espace géographique en mailles régulières de forme carrée et de taille fixe.*
    Il survient toujours un moment où on cherche à représenter ses données
    qui sont localisées avec un système de coordonnées :
    `Lambert Azimutal Equal Area <http://www.insee.fr/fr/themes/detail.asp?reg_id=0&ref_id=donnees-carroyees&page=donnees-detaillees/donnees-carroyees/donnees_carroyees_doc.htm>`_.
    Pour les convertir an longitude, latitude, il faut utiliser le module
    `pyproj <https://pypi.python.org/pypi/pyproj>`_.
    Exemple : `Conversion de coordonnées <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_projects/helpsphinx/notebooks/chsh_geo.html>`_.
    La plupart des systèmes de coordonnées (ou *Spatial reference system*) sont identifiés par un code
    `EPSG <https://en.wikipedia.org/wiki/International_Association_of_Oil_%26_Gas_Producers#European_Petroleum_Survey_Group>`_.
    Dans le cas des données carroyées, le code est **EPSG:3035**.
    Il est répertorié sur `spatialreference.org <http://spatialreference.org/ref/epsg/3035/>`_
    qui listent façons de l'écrire avec différents outils.
    Lorsqu'on télécharge des fichiers shapefiles, elles viennent souvent avec un fichier
    *.prj* qui décrit le système de coordonnées utilisé. Le site
    `prj2epsg <http://prj2epsg.org/search>`_ permet d'obtenir le code
    *EPSG* correspondant ouvrant la porte à toutes sortes de conversions.




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    :title: keyring et mots de passe
    :date: 2016-10-04
    :keywords: password,keyring
    :categories: mot de passe
    :rawfile: 2016/2016-10-15_keyring.rst

    Beaucoup de notebooks utilisent le module
    `keyring <http://pythonhosted.org/keyring/>`_
    pour récupérer des mots de passe ou des identifiants.
    Le notebook :ref:`TD2AecolesAPIrst` utilise les lignes suivantes
    pour récupérer la clé de l'API de
    `TasteKid <https://www.tastekid.com/>`_.
    

    ...




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    :title: Devinettes
    :date: 2016-10-04
    :keywords: question
    :categories: devinettes
    :rawfile: 2016/2016-10-04_devinettes.rst

    La réponse aux devinettes envoyées par mail : :ref:`l-devinettes`.




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    :title: Découvrir de nouveaux modules
    :date: 2016-10-01
    :keywords: distribution,package
    :categories: module
    :rawfile: 2016/2016-10-01_new_modules.rst

    La planète Python évolue très vite et il est quasiment impossible
    d'essayer tous les modules qu'on découvre voire même de les découvrir tout court.
    Une source assez fiable consiste à regarder la liste des packages présents
    dans les distributions `WinPython <https://winpython.github.io/>`_ ou
    `Anaconda <https://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs>`_. De plus,
    lorsqu'un module est ajouté, cela signifie qu'il est assez abouti
    pour être distribué.




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    :title: Javascript et traitement de données
    :date: 2016-09-24
    :keywords: 
    :categories: programmation,javascript
    :rawfile: 2016/2016-09-24_js.rst

    Un des candidats a une forte préférence pour le Javascript
    et son premier réflexe est d'utiliser ce langage très utilisé
    pour tout ce qui est graphique. Comme éditeur, il utilise
    `Atom <https://atom.io/>`_ que je m'empresse d'essayer à mon tour.
    Il traite les données en JSON car ce format est le plus adéquat pour ce langage.
    Le site `learnjsdata <http://learnjsdata.com/>`_ guide les programmeurs
    vers l'utilisation du javascript pour traiter les données.
    Il existe des librairies qui implémentent les dataframe
    comme `jsdataframe <https://github.com/osdat/jsdataframe>`_.
    Le navigateur execute le javascript excepté si un serveur est requis.
    Dans ce cas, la solution est d'utiliser un plugin
    `Chrome <https://www.google.com/chrome/>`_ :
    `Web Server for Chrome <https://chrome.google.com/webstore/detail/web-server-for-chrome/ofhbbkphhbklhfoeikjpcbhemlocgigb?hl=en>`_.
    `Chrome <https://www.google.com/chrome/>`_ reste le navigateur préféré des dévelopeurs.
    Autre option `http-static <https://www.npmjs.com/package/http-static>`_.
    

    ...




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    :title: Permutations et récursivité
    :date: 2016-09-16
    :keywords: permutation,combinatoire
    :categories: TD
    :rawfile: 2016/2016-09-16_permutations.rst

    Enumérer les permutations est un exercice classique.
    Voici une implémentation un peu différente mais toujours récursive :
    

    ...




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    :title: Quelques articles sur les statistiques bayésiennes
    :date: 2016-08-16
    :keywords: 
    :categories: bibliographie
    :rawfile: 2016/2016-08-16_biblio_bayes.rst

    * `Scalable Learning of Bayesian Network Classifiers <http://www.jmlr.org/papers/volume17/martinez16a/martinez16a.pdf>`_
    * `Structure Discovery in Bayesian Networks by Sampling Partial Orders∗ <http://www.jmlr.org/papers/volume17/15-140/15-140.pdf>`_
    * `BayesPy: Variational Bayesian Inference in Python <http://www.jmlr.org/papers/volume17/luttinen16a/luttinen16a.pdf>`_
    * `LIBMF: A Library for Parallel Matrix Factorization in Shared-memory Systems <http://www.jmlr.org/papers/volume17/15-471/15-471.pdf>`_
    * `Structure Learning in Bayesian Networks of a Moderate Size by EfficientSampling <http://www.jmlr.org/papers/volume17/14-497/14-497.pdf>`_
    * `A Gibbs Sampler for Learning DAGs <http://www.jmlr.org/papers/volume17/14-486/14-486.pdf>`_
    * `Learning the Variance of the Reward-To-Go <http://www.jmlr.org/papers/volume17/14-335/14-335.pdf>`_




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    :title: Un livre intéressant
    :date: 2016-08-05
    :keywords: 
    :categories: livres
    :rawfile: 2016/2016-08-05_biblio.rst

    `High Performance Python <http://shop.oreilly.com/product/0636920028963.do>`_, Micha Gorelick, Ian Ozsvald.
    Le livre est très bien conçu et les exemples sont très clairs. Si vous souhaitez accélérer un programme Python
    en utilisant le multithreading, `OpenMP <http://openmp.org/wp/>`_,
    `Numba <http://numba.pydata.org/>`_, `Cython <http://cython.org/>`_
    `PyPy <http://cython.org/>`_, ou `CPython <https://en.wikipedia.org/wiki/CPython>`_,
    je recommande d'y jeter un coup d'oeil d'abord.
    L'autre livre est réservé à un usage spécifique mais
    le titre est sympathique :
    `Violent Python <http://store.elsevier.com/Violent-Python/TJ-OConnor/isbn-9781597499576/>`_.
    Pour ceux qui veulent jouer avec le wifi, les antivirus...





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