Le seul but de ce notebook est de vous permettre de confirmer la bonne installation de python. Les exercises étaient testées avec python 2.7.12 et ipython 5.1.0. Il y a toute raison à croire que n'importe quelle version de python 2.7 suffirait.
Le plus facile est simplement d'executer le notebook entier : "cell -> run all" (avec possiblité selon votre installation que ce soit en français). Puis scanner ce notebook pour voir s'il y a des erreurs qui indiquent une module manquante.
Les modules suivants doivent être installées automatiquement avec python.
In [ ]:
import logging
import time
Les modules suivants vous avez installées avec pip à partir de requirements.txt. Ou bien vous avez installé anaconda (Mac ou Windows), et dans ce cas toutes les modules sont incluses.
In [ ]:
import numpy as np
import scipy.stats as ss
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
import pylab as pl
from matplotlib.colors import ListedColormap
import sklearn as sk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
import matplotlib.font_manager
import matplotlib
%matplotlib inline
L'installation de TensorFlow se fait différemment : il faut suivre la mode d'emploi ici.
In [ ]:
import tensorflow
Et puis, pour tester le point le plus difficile, nous allons dessiner un parabole. Vous devez voir un parabole ci-dessous.
In [ ]:
x = np.linspace(-100, 100, 201)
plt.plot(x, x * x)