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modules - 1/2
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    :title: Un module python pour avoir un clone d'Excel dans un notebook
    :date: 2022-06-30
    :keywords: excel
    :categories: modules
    :rawfile: 2022/2022-06-30_module.rst

    Voir `bamboolib <https://github.com/tkrabel/bamboolib>`_.




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    :title: pandas en plus rapide
    :date: 2021-03-21
    :keywords: py-polars,pandas
    :categories: modules
    :rawfile: 2021/2021-03-21_pypolars.rst

    `py-polars <https://github.com/ritchie46/polars>`_ implémente
    des dataframes, comme :epkg:`pandas`, à ceci près qu'elle
    propose également une interface *lazy* ou streaming.
    Elle est implémentée en :epkg:`Rust`.




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    :title: Quelques modules intéressants
    :date: 2019-05-20
    :keywords: loguru,botflow,pandas
    :categories: modules
    :rawfile: 2019/2019-05-20_modules.rst

    Une liste de modules à suivre.
    Un benchmark sur :epkg:`pandas` pour commencer :
    `Fast-Pandas <https://github.com/mm-mansour/Fast-Pandas>`_.
    On voit que en deça de 10.000 lignes, l'ordinateur
    passe son temps surtout dans le code python. Après,
    il fait enfin un peu de calcul.
    

    ...




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    :title: Des articles intéressants
    :date: 2018-12-09
    :keywords: 
    :categories: modules
    :rawfile: 2018/2018-12-09_medium.rst

    Je retombe parfois sur ce site
    `medium <https://medium.com/>`_
    et il propose
    quelques articles intéressant pour qui veut
    apprendre à manipuler les données. Quelques articles
    trouvés sur cet agrégateur :
    `Markov Chain Monte Carlo in Python <https://towardsdatascience.com/markov-chain-monte-carlo-in-python-44f7e609be98>`_,
    `Interpretable Machine Learning with XGBoost <https://towardsdatascience.com/interpretable-machine-learning-with-xgboost-9ec80d148d27>`_,
    `An End-to-End Project on Time Series Analysis and Forecasting with Python <https://towardsdatascience.com/an-end-to-end-project-on-time-series-analysis-and-forecasting-with-python-4835e6bf050b>`_,
    `The 2018 Web Developer Roadmap <https://codeburst.io/the-2018-web-developer-roadmap-826b1b806e8d>`_.
    Le dernier montre quelques bizarreries des outils de traduction automatique :
    `Introduction and main issues of Neural Machine Translation <https://towardsdatascience.com/introduction-and-main-issues-of-neural-machine-translation-3c67116721d1>`_.
    Un dernier pour la route sur les déformations d'informations principalement sur facebook :
    `France might be losing its first big information war <https://blog.0day.rocks/france-might-be-losing-its-first-big-information-war-2f3ab8b82fbb?fbclid=IwAR1HOZu7aas80VTvblgASIa-IMQxmq3dqsYzVAy5CYy2-tgDxk6TV2rRCJ8>`_.
    Un paragraphe étudie les heures de parutions des articles ou réponses pur montrer
    que les auteurs n'ont pas grand chose à voir avec les informations
    qu'ils relaient. Il est difficile d'être anonyme sur Internet...
    oui mais on peut noyer sa propre identité au milieu de plein d'autres
    tout à fait fausses, comme on peut noyer la vérité au milieu
    d'articles quelque peu déformés.




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    :title: Quelques modules intéressants
    :date: 2018-11-30
    :keywords: pyFFTW,fftw3,DTW,kNN,Flt-SNE
    :categories: modules
    :rawfile: 2018/2018-11-30_module_interessent.rst

    * `pyFFTW <https://github.com/pyFFTW/pyFFTW>`_
      (`fftw3 <https://github.com/FFTW/fftw3>`_)
    * `K Nearest Neighbors & Dynamic Time Warping <https://github.com/markdregan/K-Nearest-Neighbors-with-Dynamic-Time-Warping>`_
    * `FFT-accelerated Interpolation-based t-SNE (FIt-SNE) <https://github.com/KlugerLab/FIt-SNE>`_
    * `py-spy <https://github.com/benfred/py-spy>`_
    * `kalman-filter <https://github.com/hbcbh1999/kalman-filter>`_
    
    Depuis le site `Awesome Functional Python <https://github.com/hbcbh1999/awesome-functional-python>`_ :
    

    ...




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    :title: turicreate
    :date: 2018-03-01
    :keywords: turicreate
    :categories: modules
    :rawfile: 2018/2018-03-01_turicreate.rst

    :epkg:`Python` est un langage et un environnement
    en constante mutation. Des packages ne sont plus
    maintenus, d'autres surgissent. Le dernier en date :
    `turicreate <https://github.com/apple/turicreate>`_.
    Il est développé par *Apple* et d'après ce que j'en comprends,
    il s'agit principalement de construire des modèles
    à installer sur leur téléphone. Certaines tâches
    comme la `détection d'objects <https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/object_detection/README.md>`_
    sont quasiment accessibles avec un simple copier/coller.
    A suivre donc même si ça ne marche que sous linux
    pour le moment (ou sous Windows avec
    WSL = Windows Linux Subsystem).




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    :title: mlxtend - tutorial sympathique - bootstrap
    :date: 2018-02-08
    :keywords: mlxtend,bootstrap,API
    :categories: modules
    :rawfile: 2018/2018-02-08_mlxtend.rst

    Je viens de faire un petit tour sur la documentation
    de `mlxtend <https://rasbt.github.io/mlxtend/>`_ et
    en particuler la liste des exemples :
    `User Guide <https://rasbt.github.io/mlxtend/USER_GUIDE_INDEX/>`_.
    Il y a le fameux graphe avec la base de données Iris
    qui représente les régions de décisions, le tout en une ligne :
    `plot_decision_regions <https://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/plotting/plot_decision_regions/>`_.
    La méthode `bootstrap <http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/evaluate/bootstrap/>`_
    vaut aussi le détour.




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    :title: Installer theano et un compilateur C++
    :date: 2017-08-20
    :keywords: python,theano,keras
    :categories: modules
    :rawfile: 2017/2017-08-20_theano_keras_tf.rst

    epkg:`theano` est un module difficile à installer
    car il utilise une compilation C++ pour optimiser les
    calculer que le programmeur demmande. Cela veut dire qu'il
    fait appel à un compilateur C++ pour convertir des instructions
    :epkg:`Python` en un code qui s'exécute rapidement.
    Les portables ont peu souvent des processeurs GPU mais rien n'empêche
    de développer un programme de deep learning en CPU d'abord.
    C'est plus facile sous Linux (ou sous
    `Windows Subsystem for Linux <https://blogs.windows.com/buildingapps/2017/08/08/windows-subsystem-linux-windows-server/>`_.
    Il suffit d'installer `g++ <https://en.wikipedia.org/wiki/GNU_Compiler_Collection>`_ :
    

    ...




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    :title: Un module pour calculer des indicateurs financiers
    :date: 2017-01-08
    :keywords: indicateurs financiers,modules,TA-LIB
    :categories: modules
    :rawfile: 2017/2017-01-08_finance.rst

    Je ne l'ai pas essayé mais il a l'air intéressant pour
    quiconque souhaite coder des algorithmes de
    trading automatiques :
    `TA-LIB <http://ta-lib.org/>`_
    et son interface
    `Python <https://github.com/mrjbq7/ta-lib>`_.
    La plupart des indicateurs financiers y sont implémentés.




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    :title: Présentations, RenPy et Scratch
    :date: 2016-08-04
    :keywords: RenPy,Manga,Scratch,Flash
    :categories: modules
    :rawfile: 2016/2016-08-04_renpy.rst

    Le module `RenPy <https://www.renpy.org/>`_
    permet de créer des jeux interactifs ou des mangas
    simples. Je me demande si je verrai un jour des présentations
    réalisées avec ce type d'outils ou avec
    `Scratch <https://scratch.mit.edu/info/faq/>`_
    même si apparemment les vidéos ne peuvent pas dépasser 60 secondes
    mais cela paraît plus simple de convertir
    `Scratch <https://scratch.mit.edu/>`_ en Flash
    `junebeetle <http://junebeetle.github.io/converter/?scratch.mit.edu>`_.
    C'est en tout cas dans ce format que sont montrées les
    `exemples <https://scratch.mit.edu/starter_projects/>`_.





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