Notebook Articles

Take notes and save or share what you have learned

Articles: 546

How to calculate the slope and the intercept of a straight line with python ?

Calculating with python the slope and the intercept of a straight line from two points (x1,y1) and (x2,y2): x1 = 2.0 y1 = 3.0 x2 = 6.0 y2 = 5.0 a = (y2 - y1) / (x2 - x1) b = y1 - a * x1 print('slope: ', a) print('intercept: ', b) Using a function def slope_intercept(x1,y1,x2,y2): a = (y2 - y1) / (x2 - x1) b = y1 - a * x1 return a,b print(slope_intercept(x1,y1,x2,y2)) Using s simple regression with scipy: from scipy.stats import linregress

Calculer le coefficient directeur et l'ordonnée à l'origine d'une droite avec python ?

Exemple de comment calculer avec python le coefficient directeur et l'ordonnée à l'origine d'une droite connaissant deux points distincts (x1,y1) et (x2,y2): x1 = 2.0 y1 = 3.0 x2 = 6.0 y2 = 5.0 a = (y2 - y1) / (x2 - x1) b = y1 - a * x1 print('slope: ', a) print('intercept: ', b) en définissant une fonction: def slope_intercept(x1,y1,x2,y2): a = (y2 - y1) / (x2 - x1) b = y1 - a * x1 return a,b print(slope_intercept(x1,y1,x2,y2)) En utilisant une r

Intégrer une fonction qui prend plusieurs arguments avec quad de python ?

Avec [quad](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.quad.html) il est possible d'intégrer une fonction qui prend plusieurs arguments, exemple avec une fonction f qui prend deux arguments arg1 et arg2: quad( f, x_min, x_max, args=(arg1,arg2,)) Exemple de code: [image:integrate-function-takes-parameters size:50 caption:Comment intégrer une fonction qui prend plusieurs arguments avec quad de python ?] from scipy.integrate import quad import matplotl

How to integrate a function that takes several parameters using quad in python ?

It is possible to integrate a function that takes several parameters with [quad](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.quad.html) in python, example of syntax for a function f that takes two arguments: arg1 and arg2: quad( f, x_min, x_max, args=(arg1,arg2,)) Example of code using quad with a function that takes multiple arguments: [image:integrate-function-takes-parameters size:50 caption:How to integrate a function that takes several parameters using

How to create a list of tuples with random numbers in python ?

To create a list of tuples with random numbers in python a solution is to use the list comprehensions and random module, example: >>> import random >>> l = [(random.randrange(0, 50), random.randrange(0, 20)) for i in range(10)] >>> l [(22, 17), (7, 19), (2, 12), (37, 14), (7, 17), (34, 9), (16, 17), (25, 10), (3, 2), (38, 5)] to generate random float, a solution is to use [uniform(a,b)](https://docs.python.org/3/library/random.html#random.uniform): >>> l = [(rando

Créer avec python une liste de tuples contenant des nombres aléatoires ?

Avec python pour créer une liste de tuples contenant des nombres aléatoires on peut aussi utiliser les "List comprehensions" avec le module random, example avec des nombres entiers: >>> import random >>> l = [(random.randrange(0, 50), random.randrange(0, 20)) for i in range(10)] >>> l [(22, 17), (7, 19), (2, 12), (37, 14), (7, 17), (34, 9), (16, 17), (25, 10), (3, 2), (38, 5)] on peut aussi générer des nombres décimaux avec [uniform(a,b)](https://docs.python.org/3/librar

How to manually add a legend with a color box on a matplotlib figure ?

To manually add a legend with a color box on a matplotlib figure a solution is to use patches, [exemple](https://matplotlib.org/users/legend_guide.html#creating-artists-specifically-for-adding-to-the-legend-aka-proxy-artists): [image:proxy-artists size:50 caption:How to manually add a legend with a color box on a matplotlib figure ? ] import matplotlib.patches as mpatches import matplotlib.pyplot as plt red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='The red data') plt.legend(handl

Ajouter sur une simple figure une légende avec du texte et une boîte de couleur avec matplotlib

Avec matplotlib on peut facilement ajouter manuellement sur une simple figure une légende avec du texte et une boîte de couleur avec le module patches, [exemple](https://matplotlib.org/users/legend_guide.html#creating-artists-specifically-for-adding-to-the-legend-aka-proxy-artists): [image:proxy-artists size:50 caption:Ajouter sur une simple figure une légende une boîte de couleur avec matplotlib ] import matplotlib.patches as mpatches import matplotlib.pyplot as plt red_patch = mpa

Use the ROC curve to test the performance of a discrete classifier in python ?

R.O.C analysis (receiver operating characteristic) to test the performance of a discrete classifier in python [TOC] ### Introduction Question: for a given x, does it belong to A population or not ? Let's consider a simple classifier define by a threshold (for example $x_s = 10$), if $x >= x_s$ then $x \in A$ if $x < x_s$ then $x \notin A$ [images:roc-curve-discrete-classifier-01;roc-curve-discrete-classifier-02 dim:1*2 size:100 caption:Use the ROC curve to test the performance of a d

How to plot a simple vertical line on a matplotlib figure ?

To plot a simple vertical line on a matplotlib figure, a solution is to use axvline, example [image:matplotlib-vertical-line size:50 caption:How to plot a simple vertical line on a matplotlib figure ? ] import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) y1 = np.sin(x) f = plt.figure() ax = f.add_subplot(111) plt.plot(x, y1, '-b', label='sine') plt.axvline(x=np.pi,color='red') plt.title('Matplotlib Vertical Line') plt.xlim(0

Calculer la moyenne et la déviation standard d'un échantillon avec python

Pour calculer la moyenne et la déviation standard d'un échantillon avec python on peut utiliser numpy avec les fonctions [numpy.mean](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.mean.html) et [numpy.std](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.2/reference/generated/numpy.std.html) respectivement. Pour tester, considérons un ensemble de nombres aléatoires générés depuis une distribution gaussienne avec comme vrai moyenne (mu = 10) et déviation standard (sigma = 2.0): >>

How to calculate the mean and standard deviation of a sample in python ?

From a sample of data stored in an array, a solution to calculate the mean and standrad deviation in python is to use numpy with the functions [numpy.mean](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.mean.html) and [numpy.std](https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.2/reference/generated/numpy.std.html) respectively. For testing, let generate random numbers from a normal distribution with a true mean (mu = 10) and standard deviation (sigma = 2.0:) >>> import numpy as n

How to extract html color codes (hex codes) from a seaborn palette ?

To extract html color codes from a seaborn palette, a solution is to use the method as_hex(): [image:seaborn-blue-color-palettes-25-0 size:50 caption:How to extract html color codes (hex codes) from a seaborn palette ?] >>> import seaborn as sns >>> pal = sns.color_palette("Blues") >>> print(pal.as_hex()) returns ['#dbe9f6', '#bad6eb', '#89bedc', '#539ecd', '#2b7bba', '#0b559f'] Hexadecimal code can be then be use in a matplotlib figure fro example: [image:extract

Extraire le code couleur html (hexadécimal) d'une palette seaborn avec python ?

Il est possible d'extraire le code couleur html (hexadécimal) d'une palette seaborn en utilisant la méthode as_hex() [image:seaborn-blue-color-palettes-25-0 size:50 caption:Comment extraire le code couleur html (hexadécimal) d'une palette seaborn avec python ?] >>> import seaborn as sns >>> pal = sns.color_palette("Blues") >>> print(pal.as_hex()) donne ['#dbe9f6', '#bad6eb', '#89bedc', '#539ecd', '#2b7bba', '#0b559f'] On peut alors utiliser ces codes dans une figure

Comment intégrer une distribution (gaussienne) normale simple avec python ?

Exemple de comment intégrer une distribution (gaussienne) normale simple avec python en utilisant [quad](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.quad.html): [image:integrate-normal-distribution size:50 caption:Comment intégrer une distribution (gaussienne) normale simple avec python ?] from scipy.integrate import quad import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats import numpy as np #-------------------------------------------------------------

How to integrate a simple normal distribution in python ?

To integrate a simple normal distribution in python, a solution is to use [quad](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.quad.html), example: [image:integrate-normal-distribution size:50 caption:How to integrate a normal distribution in python ?] from scipy.integrate import quad import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats import numpy as np #----------------------------------------------------------------------------------------# # Normal

How to integrate a function using python ?

To integrate a function using python, a solution is ti use the scipy method quad. Example, let's try to integrate the function \begin{equation} f: x\rightarrow cos(x) \end{equation} between $0$ andt $\frac{9\pi}{2}$. from scipy.integrate import quad import numpy as np xmin = 0.0 xmax = 9.0 * ( np.pi / 2.0 ) def function(x): return np.cos(x) res, err = quad(function, xmin, xmax) print 'norm: ', res Example using matplotlib [image:389 size:50 capti

How to perform a numerical integration using python ?

To do a numerical integration with python, a solution is to use the trapezoidal rule from numpy [numpy.trapz](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.trapz.html) or the Simpson's rule from scipy [scipy.integrate.simps](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.simps.html): Note: to do an integration from a known function see the scipy method called [quad](/Articles/How-to-integrate-a-function-using-python-/) from scipy.integrate import simps

How to plot a normal distribution with matplotlib in python ?

Example of python code to plot a normal distribution with matplotlib: [image:normal-distribution-1 size:50 caption:How to plot a normal distribution with matplotlib in python ?] import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats import numpy as np x_min = 0.0 x_max = 16.0 mean = 8.0 std = 2.0 x = np.linspace(x_min, x_max, 100) y = scipy.stats.norm.pdf(x,mean,std) plt.plot(x,y, color='coral') plt.grid() plt.xlim(x_min,x_max) plt.ylim(0,0.25) plt

Courbe ROC pour tester la performance d'une classification discrète avec python

Analyse R.O.C (receiver operating characteristic) pour tester la performance d'une classification discrète en utilisant le python. [TOC] ### Introduction Question de départ: pour un x donné, est-ce qu'il appartient à la population A ou non ? Soit une simple classification définie par un seuil (par exemple $x_s = 10$), si $x >= x_s$ $x \in A$ si $x < x_s$ alors $x \notin A$ [images:roc-curve-discrete-classifier-01;roc-curve-discrete-classifier-02 dim:1*2 size:100 caption:Courbe R.O.C

How to add (insert) a new element in a tuple with python ?

Tuples are immutable, to add a new element it is necessary to create a new tuple by concatenating multiples tuples or transform it to a list, examples: Let's consider the following tuple: >>> t = ('Ben',34,'Lille') ### Add an element at the end: >>> t = t + ('Computer Scientist',) >>> t ('Ben', 34, 'Lille', 'Computer Scientist') Note: do not forget the comma ('Computer Scientist',) if not it is a string and not a tuple ! ### Add an element at the beginning:

Comment ajouter un élément à un tuple en python ?

Contrairement à une liste, un tuple est une séquence d'élément(s) qui ne peut pas être modifiée directement. Par contre il est possible de concatener plusieurs tuples (c.a.d créer un nouveau tuple) ou de transformer un tuple en liste et le reconvertir ensuite en tuple, exemples: Soit le tuple suivant: >>> t = ('Ben',34,'Lille') ### Ajouter un élément à la fin: >>> t = t + ('Computer Scientist',) >>> t ('Ben', 34, 'Lille', 'Computer Scientist') Note: attention à n

How to change the font size of the title in a matplotlib figure ?

To change the font size of the title in a matplotlib figure, use the parameter fontsize: title('mytitle', fontsize=8) [image:487 size:50 caption:How to change the font size of the title in a matplotlib figure ?] #!/usr/bin/env python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) x = np.arange(-4,8,0.1) y = 6.0 / ( 1.0 + np.exp(-0.6*x) ) line, = plt.plot(x, y, '--', linewidth=2) ax.grid(True) plt.title('

How to sort a list of tuples by a given element in python ?

Let's consider a list of tuples generated randomly: >>> import random >>> l = [(random.randint(0, 100),random.randint(0, 100)) for i in range(10)] >>> l [(69, 38), (92, 75), (37, 89), (64, 52), (70, 72), (84, 44), (13, 0), (20, 67), (38, 56), (40, 98)] to sort the list by the first tuple element, a solution is to use [sorted()](https://docs.python.org/3.4/library/functions.html#sorted): >>> sorted(l) [(13, 0), (20, 67), (37, 89), (38, 56), (40, 98), (64, 52),

Comment trier une liste de tuple par rapport à un élément donnée en python ?

Considérons une liste de tuple générée aléatoirement, comme dans cet exemple: >>> import random >>> l = [(random.randint(0, 100),random.randint(0, 100)) for i in range(10)] >>> l [(69, 38), (92, 75), (37, 89), (64, 52), (70, 72), (84, 44), (13, 0), (20, 67), (38, 56), (40, 98)] pour trier la liste par rapport au premier élément, on peut directement appliquer [sorted()](https://docs.python.org/3.4/library/functions.html#sorted): >>> sorted(l) [(13, 0), (20, 67

About


An article helps to save or share information. After creating an article it is possible to add multiple authors and manage the permissions

Create an article

Search


Use the following form to retrieve an article: