numpy

Python fournit tout un tas de modules complémentaires pour tous les domaines mêmes les plus improbables.

PIL est un module Python qui permet de travailler sur tous les types d'images.

L'astuce suivante permet d'afficher l'image avec le contraste inversé en seulement quatre lignes de script Python.

Tous les tests sont réalisés avec cette image:

Pandas propose une fonction qui permet de calculer très facilement les classes ABC.
Cette fonction se nomme cut

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np

Pour générer un dataframe avec des données aléatoires, voici une petite astuce:

Pour calculer le nombre de jours ouvrés dans un mois, je vais utiliser les modules calendar et numpy

>>> import numpy as np
>>> import calendar

La méthode monthcalendar de la classe calendar permet d'obtenir un array avec tous les jours du mois classés par semaine (du lundi au dimanche)

Pandas et Matplotlib sont deux modules Python qui permettent d'analyser des données et de les représenter sous forme de graphiques.

Ce sont deux modules très complets et par conséquent très complexes.

Je vais présenter ici une analyse complète regroupant différentes fonctions utiles permettant de retourner le résultat souhaité.

Pour l'exemple, j'ai décidé d'analyser la consommation de carburant de ma Golf VII Hybride.

Mon analyse va porter sur les 16 dernières fois où je me suis rendu à la station service.