Fiches

Après ma formation de Python et Machine Learning, j’ai décidé d’utiliser ce site pour y noter quelques fiches résumés.

Outils

Tout d’abord les différents outils utilisés

• Jupyter : Permet facilement d’éxecuter du code python et d’afficher les graphiques via une interface web
• Pandas : Permet de manipuler les données
• Plotly / Ipywidgets : Permet d’afficher les graphs
• Scikit-Learn : Permet de créer les modèles de ML
• Pycaret : Permet de tester et de trouver le meilleur modèle (s’utilise en classification mais aussi regression ou time series)

Rappels de python

Date

from datetime import datetime

Formatage de date : datetime.now().strftime("%m/%d/%Y %H:%M:%S")
Intervale en secondes : interval_seconds = interval.total_seconds()

Corriger les problèmes de timezone : date.tz_convert(None)

Tableau

Map : array = [r for r in tab]
Filtrer:

tab_filtered = list(
        filter(
            lambda c: c not in ['value'], 
            tab
        )
    ) 

All : all(x > 0 for x in array)
All numpy : (np.array([1, 2, 3, 4, 5]) > 0).all()

Any : any(x > 0 for x in array)
Any numpy : (np.array([1, 2, 3, 4, 5]) > 0).any()

Manipulation de fichiers

import os

if os.path.exists(file_path):
  file.write('')
  
df.to_csv('data.csv', index=False)

Requètes d’API

import requests

response = requests.get(
    '', 
    params={}, 
    headers={
        'Authorization': '', 
        'Content-Type': 'application/json'
        }
)

if response.status_code == 200:
  json = response.json()
  binary = response.text

Jupyter

Jupyter sans navigateur jupyter lab --no-browser

Virtual environment

Installer une version de python pyenv install <python-version>
Créer un env dans une version spécifique de python : pyenv virtualenv <python-version> <env-name>
Activer un environnement : pyenv activate <env-name>
Mettre un environnement par défaut : pyenv global <env-name>

Lister les environnements pyenv virtualenvs
Supprimer un environnement pyenv uninstall <env-name>

Packages

Forcer l’installation en ignorant les conflits de version pip install --no-deps -r requirements.txt

pyenv activate 3.10

pip install jupyterlab ipykernel ipympl pandas scikit-learn plotly ipywidgets seaborn pycaret
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
jupyter labextension install jupyter-matplotlib

Kernel

Créer un kernel :

pyenv activate 3.10

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --name 3.10 --display-name "Python 3.10" --user

Lister les kernels : jupyter kernelspec list
Supprimer un kernel : jupyter kernelspec remove 3.10