reorganise doc and start presentation for stat module
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2899ef9170
@ -3,15 +3,26 @@
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You can adapt this file completely to your liking, but it should at least
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contain the root `toctree` directive.
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contain the root `toctree` directive.
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Welcome to pyMath's documentation!
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Bienvenu dans la documentation de pyMath
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Contents:
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pyMath est un ensemble de modules écris en Python qui vise à faciliter la conception d'exercices de math et leurs corrections.
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Il est séparer en 3 parties:
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- *calculus*: Cette partie gère les expressions mathématiques et leurs calculs.
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- *stat*: Cette partie gère la gestion de donnée (création et analyse)
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- *geometry*: (non faite) Cette partie gère la création de situations géométriques.
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Sommaire:
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.. toctree::
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.. toctree::
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:maxdepth: 2
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:maxdepth: 2
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tutorial
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presentation_calculs
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presentation_stat
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construction
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construction
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polynom
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polynom
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code/pymath
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code/pymath
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@ -1,11 +1,7 @@
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Utilisation de pyMath
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Présentation des outils de calculs de pyMath
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À quoi sert pyMath?
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La partie calcul de pyMath est un module python qui permet la manipulation d'expressions mathématiques. Voici ce qu'il est capable de faire:
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pyMath est un module python qui permet la manipulation d'expressions
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mathématiques. Voici ce qu'il est capable de faire:
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- *Calculer comme un collégien*: Pour faire de la correction automatisé
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- *Calculer comme un collégien*: Pour faire de la correction automatisé
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d'exercice, un logiciel de calcul formel ne suffit pas. Si les étapes
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d'exercice, un logiciel de calcul formel ne suffit pas. Si les étapes
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110
documentation/source/presentation_stat.rst
Normal file
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documentation/source/presentation_stat.rst
Normal file
@ -0,0 +1,110 @@
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Présentation des outils de statistiques de pyMath
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La partie statistique de pyMath est un module python qui permet generer des données statistiques et de les analyser pour un niveau collège - début de lycée.
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Analyse des données
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La gestion des données statistiques se fait à travers 2 classes: *Dataset* (ensemble de données) et *WeightedDataset* (ensemble de données pondérées).
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.. code-block:: python
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>>> from pytmath import Dataset, WeightedDataset
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>>> d = Dataset([1, 3, 4, 2, 4, 1], data_name = "Points")
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>>> print(d)
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[1, 3, 4, 2, 4, 1]
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>>> w = WeightedDataset({1:3, 2:4, 3:5}, data_name = "Nombre de frères", weight_name = "Effectifs" )
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>>> print(w)
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{1:3, 2:4, 3:5}
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Le passage du *Dataset* à *WeightedDataset* revient à compter les effectifs de chaque classe (il n'est pas encore possible de définir des classes sous forme d'intervals).
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.. code-block:: python
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>>> W = WeightedDataset(d)
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>>> print(W)
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{1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 2}
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Une fois les données définies, on peut calculer les indicateurs statistiques suivants:
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- L'effectif total (ou la pondération totale):
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.. code-block:: python
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>>> d.effectif_total()
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6
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>>> w.effectif_total()
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12
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- La somme:
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.. code-block:: python
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>>> d.sum()
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15
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>>> w.sum() #/!\ c'est une somme pondérée
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26
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- La moyenne:
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.. code-block:: python
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>>> d.mean()
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2.5
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>>> w.mean()
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2.17
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- La variance et l'écart-type (sd):
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.. code-block:: python
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>>> d.variance()
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1.58
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>>> d.sd()
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1.26
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>>> w.variance()
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0.64
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>>> w.sd()
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0.8
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- Les quartiles et les valeurs extrèmes:
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.. code-block:: python
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>>> max(d)
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4
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>>> d.quartiles() #(min, Q1, Me, Q3, Max)
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(1, 3, 3, 4, 4)
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>>> d.quartile(1) # Q1
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3
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>>> min(w)
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1
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>>> w.quartiles() #(min, Q1, Me, Q3, Max)
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(1, 1.5, 2, 3, 3)
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>>> w.quartile(2) #Me
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2
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Enfin une fonction rudimentaire a été ajouté pour présenter ces données dans un tableau formaté pour Latex
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.. code-block:: python
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>>> print(d.tabular_latex())
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\begin{tabular}{|c|*{6}{c|}}
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\hline
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1 & 3 & 4 & 2 & 4 & 1 \\
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\hline
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\end{tabular}
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>>> print(w.tabular_latex())
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\begin{tabular}{|c|*{3}{c|}}
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\hline
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Nombre de frères & 1 & 2 & 3 \\
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\hline
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Effectifs & 3 & 4 & 5 \\
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\hline
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\end{tabular}
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Générer des données aléatoirement
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