Traitement de données en tables

Fichiers txt

Questions

1. Le site Rosalind propose des problèmes de programmation autour de la bioinformatique

   La plupart des programmes traitent des séquences avec des lettres A,C,G et T contenues dans des fichiers texte, car les séquences peuvent parfois contenir des milllions de lettres!

   Télécharger le fichier rosalind_gc.txt et ouvrer le avec un éditeur de textes

   

   On observe un certain nombre de séquences identifiées par un code. Les deux premières sont Rosalind_5587 et Rosalind_0630. Le problème est de trouver la séquence contenant le taux de lettres G et C le plus élevé

   Maintenant on va ouvrir ce fichier en lecture avec Python

   Copier le code suivant, enregistrer le et exécuter le qu'observez vous ?

   
   genomes = ''
   with open('rosalind_gc.txt',"r",encoding='utf-8') as fichier:
       genomes = fichier.read()
   print(genomes)
   
   

2. Maintenant à la console faire

   
   >>>genomes
   
   

   Vous allez observer ceci

   

   Alors que précédemment on voyait plutôt ceci

   

   En observant bien les deux copies d'écran précédentes dire à quoi sert le caractère \n ?

   Ce caractère va fausser le calcul de fréquences. Comment faire ?

3. Copier le code suivant, enregistrer le et exécuter le qu'observez vous ?

   
   genomes = []
   with open('rosalind_gc.txt',"r",encoding='utf-8') as fichier:
       genomes = fichier.read().splitlines()
   print(genomes)
   
   

   Maintenant à la console faire

   
   >>>genomes
   
   

   Conclure

4. Vous pouvez maintenant résoudre le problème et donner le nom de la séquence contenant le taux de GC le plus élevé

Fichiers csv

Questions

1. Aller sur ce site
2. Sur quelles données travaille-t-on?
3. Est ce que les données concernent uniquement la France métropolitaine ?
4. Quelle est la taille du fichier usagers-2018.csv ?
5. Télécharger le fichier pdf description base de données 2005-2018 et prévisualiser le fichier usagers-2018.csv puis répondre aux questions suivantes
6. Quel est l'âge du conducteur du véhicule du premier accident ?
7. A-t-il été hospitalisé ?
8. Que signifie 0 pour le champ "Trajet" ?
9. Télécharger le fichier usagers-2018.csv puis essayer de l'ouvrir avec un tableur comme libreOffice Calc, est ce possible ?
10. Essayer de l'ouvrir avec Notepad ++ est-ce possible ?
11. Télécharger le fichier Python suivant puis l'éxécuter il affiche les 10 premières lignes du fichier en dehors des champs
12. Quel est le type des éléments des listes ?
13. Quel est l'indice du champs an_nais ?Quel est le type de usagers[1][10]? Quelle est sa valeur ?
14. Définir la fonction age(caractere) (Attention ! à l'usage il faudra peut être prévoir des données manquantes)

15. On veut définir une fonction frequence(seuilAge,tableau) qui calcule la fréquence des accidents concernant les usagers dont l'âge est supérieur ou égal à seuiAge

    Spécifier la fonction

    Puis la définir

16. On veut définir une fonction frequenceAccidentsGraves(seuilAge,tableau) qui calcule la fréquence des accidents concernant les usagers dont l'âge est supérieur ou égal à seuiAge et tel que l'accident est considéré comme grave

    Spécifier la fonction

    Puis la définir

Quelques algorithmes sur les images

Questions

1. Télécharger les deux images suivantes dans le dossier où vous avez vos programmes Python

   Télécharger chat.png une image au format png (pour Portable Network Graphics)

   Télécharger lena.png une image en couleurs au format png

   Ouvrir EduPython

2. Copier coller le code Python suivant qui crée le négatif d'une image en nuances de gris donnée et exécuter le

      	
      	#from lycee import *
       from PIL import Image
   
       def creeNegatifImageNB(img):
           largeur, hauteur = img.size
           for y in range(hauteur): 
               for x in range(largeur):
                   intNB = img.getpixel((x, y))
                   img.putpixel( (x, y), 255 - intNB)
                   
       #----------main--------------
   
       img=Image.open("chat.png")
       img.show()
   
       creeNegatifImageNB(img)
       img.show()
   
   

   Vous devez obtenir le négatif de l'image

   

3. Maintenant on va enregistrer le traitement fait sur l'image de départ dans une nouvelle image de même dimension

   Modifier le programme Python précédent pour "renverser" l'image du chat pour obtenir l'image suivante

   Compléter les pointillés dans le code ci-dessous

   

   
   from PIL import Image
   
   def renverse(img,img2):
       largeur, hauteur = img.size
       for y in range(hauteur): 
           for x in range(largeur):
               img2.putpixel( (x, y), .......)
   #-------------main------------           
   img=Image.open("chat.png")
   img.show()
   
   largeur, hauteur = img.size
   img2 = Image.new('L', (largeur, hauteur))
   renverse(img,img2)
   img2.save("chat2.png")
   img2.show()
   
   

4. Proposer un algorithme qui transforme une image en couleurs en noir et blancs

5. On veut extraire le "contour" des formes apparaissant dans une image. Par exemple le contour du chat.

   

   Voilà comment on va procéder : On crée une nouvelle image img2 de même dimension que celle du chat puis pour chaque pixel (x,y) du l'image img1 du chat on regarde les intensités des voisins "droit" (x+1,y) et "bas" (x,y+1)

   On se fixe un seuil de détection de contour SEUIL ensuite si la différence d'intensité entre le pixel (x,y) et l'un de ses voisins "droit" ou "bas" est au delà du seuil on met un point noir dans l'image img2 en (x,y) et un point blanc sinon

   Ecrire la fonction en Python

6. 

   A partir d'une image carrée dont le côté est une puissance de 2 on veut créer quatre images identiques comme ceci

   

   On parcourt l'image de départ comme précédemment et on lit les pixels par groupe de 4, les pixels (2i,2j), (2i + 1,2j), (2i, 2j + 1) (2i + 1,2j + 1) pour i variant de 0 à largeur//2 et j variant de 0 à largeur//2 et ensuite

   • le pixel (2i,2j) est affecté à la place (i,j) dans la nouvelle image
   • le pixel (2i + 1,2j) est affecté à la place (i + largeur//2,j) dans la nouvelle image
   • le pixel (2i,2j + 1) est affecté à la place (i,j + hauteur//2) dans la nouvelle image
   • le pixel (2i + 1,2j + 1) est affecté à la place (i + hauteur//2,j + hauteur//2) dans la nouvelle image

7. On peut continuer et obtenir