Utiliser des fichiers annexes

La première étape consiste à joindre les fichiers annexes à l'activité :

UPLOAD IMAGE

Copiez l'adresse du lien vers le fichier : clic-droit sur le nom du fichier -> copier le lien.

Dans l'exemple suivant, on charge un fichier csv contenant une liste de médailles aux jeux olympiques d'hiver sur plusieurs années.

https://capytale2.ac-paris.fr/web/sites/default/files/2.../medals.csv

Il peut aussi s'agir d'une image à intégrer dans votre notebook par exemple au format jpg.

A. Insérer une image dans une cellule markdown

Deux syntaxes sont possibles :

Syntaxe html :

<img src="https://capytale2.ac-paris.fr/web/sites/.../monImage.png" alt="description" width="700">

ou syntaxe markdown :

![description](https://capytale2.ac-paris.fr/web/sites/.../monImage.png)

B. Charger un fichier dans une cellule de code Python

Méthode 1 : avec pandas

In [2]:
import pandas as pd
url = 'https://capytale2.ac-paris.fr/web/sites/default/files/2020-11-23-12-04-34/ac-paris-1/admin/medals.csv'
train = pd.read_csv(url)
train.head()
Out[2]:
Year City Sport Discipline NOC Event Event gender Medal
0 1924 Chamonix Skating Figure skating AUT individual M Silver
1 1924 Chamonix Skating Figure skating AUT individual W Gold
2 1924 Chamonix Skating Figure skating AUT pairs X Gold
3 1924 Chamonix Bobsleigh Bobsleigh BEL four-man M Bronze
4 1924 Chamonix Ice Hockey Ice Hockey CAN ice hockey M Gold

Méthode 2 : avec requests

In [3]:
import requests

url = 'https://capytale.ac-paris.fr/pj/75/nicolas.poulain2/medals.csv'
r = requests.get(url)
csv = r.iter_lines()

data = []
for row in csv:
    row = str(row, 'utf-8')
    data.append(row.split(','))

Il est maintenant possible de travailler avec les données du fichier chargées dans la variable data.

In [4]:
print(data[0])
print("-------------------------------------")
print(data[10])
print(data[11])
print(data[12])
print(data[13])

['Year', 'City', 'Sport', 'Discipline', 'NOC', 'Event', 'Event gender', 'Medal']
-------------------------------------
['1924', 'Chamonix', 'Skating', 'Speed skating', 'FIN', '1500m', 'M', 'Gold']
['1924', 'Chamonix', 'Skating', 'Speed skating', 'FIN', '5000m', 'M', 'Gold']
['1924', 'Chamonix', 'Skating', 'Speed skating', 'FIN', '5000m', 'M', 'Silver']
['1924', 'Chamonix', 'Skating', 'Speed skating', 'FIN', '500m', 'M', 'Bronze']

Avec une image

Comme précédemment, on a déposé l'image dans l'interface capytale. On dispose donc d'une URL.

Le chargement puis l'affichage de l'image dans le notebook peut se faire de la manière suivante :

In [6]:
import urllib.request
urllib.request.urlretrieve("https://capytale2.ac-paris.fr/web/sites/default/files/2020-11-23-12-13-01/ac-paris-1/admin/regression-3d.png", "reg.png")

from PIL import Image
img = Image.open('reg.png')
img
Out[6]:

Le travail sur l'image devient alors possible.

In [7]:
import numpy as np
im = np.array(img)

im
Out[7]:
array([[43, 43, 43, ..., 43, 43, 43],
       [43, 43, 43, ..., 43, 43, 43],
       [43, 43, 43, ..., 43, 43, 43],
       ...,
       [43, 43, 43, ..., 43, 43, 43],
       [43, 43, 43, ..., 43, 43, 43],
       [43, 43, 43, ..., 43, 43, 43]], dtype=uint8)
In [ ]:
In [ ]: