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- Edité par OsitoLoco1 22 septembre 2022 à 17:55:58
Une question sur la partie "téléchargez les données" :
Je suis dans le cas où ma date est au format 01/02/2020 avec le jour en premier, mes séparateurs sont des ";" et decimal ",". J'utilise donc la troisième ligne de commande proposée :
data = pd.read_csv("operations.csv", parse_dates=[1,2], sep= ';', decimal= ',', dayfirst=True)
Seulement lors de la création des variables "annee", "mois" à la toute fin du fichier, j'ai l'erreur suivante :
AttributeError: 'str' object has no attribute 'year'
Lorsque j'affiche ma colonne "date_operation" elle est toujours sous la forme 01/02/2020.
Quelqu'un aurait une idée d'où pourrait provenir cette erreur ?
Une question sur la partie "téléchargez les données" :
Je suis dans le cas où ma date est au format 01/02/2020 avec le jour en premier, mes séparateurs sont des ";" et decimal ",". J'utilise donc la troisième ligne de commande proposée :
data = pd.read_csv("operations.csv", parse_dates=[1,2], sep= ';', decimal= ',', dayfirst=True)
Seulement lors de la création des variables "annee", "mois" à la toute fin du fichier, j'ai l'erreur suivante :
AttributeError: 'str' object has no attribute 'year'
Lorsque j'affiche ma colonne "date_operation" elle est toujours sous la forme 01/02/2020.
Quelqu'un aurait une idée d'où pourrait provenir cette erreur ?
Merci pour votre aide,
Anita.
Bonjour Anita, votre colonne de date se trouve t'elle en 2e ou 3e position dans votre csv? Si ce n'est pas le cas, il faudrait vérifer l'argument parse_dates=[1,2]
Bonjour à tous, mon exercice est terminé et envoyé.
Je suis désormais dans la partie correction. Hors on ne me propose que 2 exercices à corriger sur les 3 obligatoires. Combien de temps faut-il attendre en moyenne pour arriver au 3 corrections nécessaires pour pouvoir passer à l'étape 2 (recevoir une note)?
Deuxième question : Que ce passe-t-il si personne ne corrige mon exercice? Nous n'aurons jamais de note?
Dans votre chapitre 'Appréhendez les mesures de forme', au niveau du paragraphe 'Kurtosis empirique', vous présentez les règles d'aplatissement de la distribution en comparaison avec le nombre 3.
Or dans les exemples graphique du cours, le kurtosis est semble plutôt comparé à 0 pour en déduire l'aplatissement.
Bonjour Arnaud. C'est normal, car le cours vient d'être publié. Dès qu'il y aura un nombre suffisant d'utilisateurs, les corrections seront disponibles plus rapidement.
Félicitations pour la réalisation de cette activité !
Par rapport à la version épurée d'Anaconda (https://conda.io/miniconda.html), en effet, cela ne suffit pas pour le cours: Jupyter n'est pas disponible (bien sûr on peut s'en passer) mais surtout la librairie Panda n'est pas non plus incluse.
Donc pas le choix de télécharger les 500Moctets de la distribution Anaconda
Dans la partie "Représentez la distribution empirique d'une variable", sous-partie "du côté du code", l'argument 'normed' est déprécié apparemment (message d'erreur dans Jupyter). Il faut le remplacer par 'density' pour que cela fonctionne correctement.
Normalement, vos intitulés de colonnes se trouvent en première ligne, je pense donc que les lignes 1-10 sont probablement inutiles. Essayez de les supprimer et de réenregistrer votre fichier.
Lorsque je lance mon script, ma console m'affiche l'erreur suivante:
Traceback (most recent call last): File "alacom.py", line 113, in <module> balance = balance - last_val + LAST_BALANCE ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (211,) (2,)
Et je n'arrive pas à trouver l'origine de cette erreur.
J'aurais une remarque concernant le chapitre "Appréhendez les mesures de forme".
Je pense que la partie sur le kurtosis gagnerait à être un peu plus détaillée. La formule qui est donnée est celle de la version non normalisée, cependant la notation utilisée (le gamma) est celle de la version normalisée (on utilise le Beta pour la version non normalisée). Pour obtenir la version normalisée, il faut soustraire 3 à la formule donnée. Cela explique la différence observée entre les graphiques et la valeur de 3 pour une distribution normale. Cette valeur de 3 est exacte pour la version non normalisée, mais pour la version normalisée c'est 0 (pour une valeur de 3 on obtient une distribution suivant la loi de Laplace). Au vu des graphiques, il semble que dans python ça soit la version normalisée qui est renvoyée (loi normale pour une valeur de 0)
- Edité par Pierre-EloiRagetly 16 mai 2018 à 17:17:31
Lorsque je lance mon script, ma console m'affiche l'erreur suivante:
Traceback (most recent call last): File "alacom.py", line 113, in <module> balance = balance - last_val + LAST_BALANCE ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (211,) (2,)
Et je n'arrive pas à trouver l'origine de cette erreur.
Merci.
Bonjour Begal1, pouvez-vous vérifier que votre CSV s'est correctement importé dans le dataframe ? Il faudrait vérifier qu'il y a bien une valeur par cellule. Pouvez-vous m'envoyer en message personnel le réultat de l'instruction suivante svp :
J'aurais une remarque concernant le chapitre "Appréhendez les mesures de forme".
Je pense que la partie sur le kurtosis gagnerait à être un peu plus détaillée. La formule qui est donnée est celle de la version non normalisée, cependant la notation utilisée (le gamma) est celle de la version normalisée (on utilise le Beta pour la version non normalisée). Pour obtenir la version normalisée, il faut soustraire 3 à la formule donnée. Cela explique la différence observée entre les graphiques et la valeur de 3 pour une distribution normale. Cette valeur de 3 est exacte pour la version non normalisée, mais pour la version normalisée c'est 0 (pour une valeur de 3 on obtient une distribution suivant la loi de Laplace). Au vu des graphiques, il semble que dans python ça soit la version normalisée qui est renvoyée (loi normale pour une valeur de 0)
- Edité par Pierre-EloiRagetly 16 mai 2018 à 17:17:31
Pour générer le code qui plot toutes les boîtes : tu réécris from scratch à chaque situation, ou bien tu gardes la méthode dans un coin ? Il manque plus grand chose d'ailleurs au code pour devenir une petite fonction à laquelle on passe deux séries + une taille de classe pour qu'elle génère tout ça Le fait de ploter toutes les boîtes à moustache d'une variable en fonction d'une taille de classe arbitraire d'une autre variable, cela porte ou non ou pas ?
Si η2Y/X=0ηY/X2=0 , cela signifie que les moyennes par classes sont toutes égales. Il n’y a donc pas a priori de relation entre les variables Y et X. Au contraire, si η2Y/X=1ηY/X2=1 , cela signifie que les moyennes par classes sont très différentes, chacune des classes étant constituée de valeurs identiques : il existe donc a priori une relation entre les variables Y et X.
Je me trompe peut-être mais, est-ce qu'une interprétation de la valeur 1 pour le rapport de corrélation ne serait pas de dire que : si le rapport de corrélation vaut 1, alors cela signifie que la variation interclasse vaut la variation totale. Ce qui signifie que la variation interclasse se calque parfaitement sur les variations de la variable et donc que notre modèle / répartition des classes modélise parfaitement les fluctuations ?
J'aurais une remarque concernant le chapitre "Appréhendez les mesures de forme".
Je pense que la partie sur le kurtosis gagnerait à être un peu plus détaillée. La formule qui est donnée est celle de la version non normalisée, cependant la notation utilisée (le gamma) est celle de la version normalisée (on utilise le Beta pour la version non normalisée). Pour obtenir la version normalisée, il faut soustraire 3 à la formule donnée. Cela explique la différence observée entre les graphiques et la valeur de 3 pour une distribution normale. Cette valeur de 3 est exacte pour la version non normalisée, mais pour la version normalisée c'est 0 (pour une valeur de 3 on obtient une distribution suivant la loi de Laplace). Au vu des graphiques, il semble que dans python ça soit la version normalisée qui est renvoyée (loi normale pour une valeur de 0)
- Edité par Pierre-EloiRagetly 16 mai 2018 à 17:17:31
j'en suis à la moitié du cours. Ca va très vite, et pour l'instant ça ressemble beaucoup à une liste de trucs à savoir, présentés les uns après les autres. Je sais déjà ce qu'est une moyenne, une variance, un écart type, le mode, etc... Donc pas de problème. Mais le néophyte doit vraisemblablement oublier la formule précédente sitôt qu'une nouvelle est présentée.
Quelques exercices entre les présentations de concepts pour cimenter le matériel ne feraient pas de mal, AMHA.
Je suis au tout début du cours, et ça m'a l'air très intéressant. Cependant, je trouve tout plein de petites coquilles, fautes d'orthographes ou ce genre de trucs tu vois. Je me demande si ça pourrait servir que je relise et que je rapport toutes ces petites erreurs ?
Nous faisons relire les cours par des professionnels. Cependant, si vous trouvez des erreurs et que vous souhaitez nous les faire remonter, ce serait avec plaisir. Vous pouvez me joindre directement en MP pour cela.
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Alain Béguin