Python pour la data science

Lino Galiana

doi:10.5281/zenodo.8229676

Pour essayer les exemples présents dans ce tutoriel :

1 Introduction

1.1 Rappel

Comme évoqué dans l’introduction de cette partie sur le traitement automatique du langage, l’objectif principal des techniques que nous allons explorer est la représentation synthétique du langage.

Le natural language processing (NLP) ou traitement automatisé du langage (TAL) en Français, vise à extraire de l’information de textes à partir d’une analyse statistique du contenu. Cette définition permet d’inclure de nombreux champs d’applications au sein du NLP (traduction, analyse de sentiment, recommandation, surveillance, etc. ).

Cette approche implique de transformer un texte, qui est une information compréhensible par un humain, en un nombre, information appropriée pour un ordinateur dans le cadre d’une approche statistique ou algorithmique.

Transformer une information textuelle en valeurs numériques propres à une analyse statistique n’est pas une tâche évidente. Les données textuelles sont non structurées puisque l’information cherchée, qui est propre à chaque analyse, est perdue au milieu d’une grande masse d’informations qui doit, de plus, être interprétée dans un certain contexte (un même mot ou une phrase n’ayant pas la même signification selon le contexte).

Si cette tâche n’était pas assez difficile comme ça, on peut ajouter d’autres difficultés propres à l’analyse textuelle car ces données sont :

bruitées : ortographe, fautes de frappe…
changeantes : la langue évolue avec de nouveaux mots, sens…
complexes : structures variables, accords…
ambiguës : synonymie, polysémie, sens caché…
propres à chaque langue : il n’existe pas de règle de passage unique entre deux langues
de grande dimension : des combinaisons infinies de séquences de mots

1.2 Objectif du chapitre

Dans ce chapitre, nous allons nous restreindre aux méthodes fréquentistes dans le paradigme bag of words. Celles-ci sont un peu old school par rapport aux approches plus raffinées que nous évoquerons ultérieurement. Néanmoins, les présenter nous permettra d’évoquer un certain nombre d’enjeux typiques des données textuelles qui restent centraux dans le NLP moderne.

Le principal enseignement à retenir de cette partie est que les données textuelles étant à très haute dimension - le langage étant un objet riche - nous avons besoin de méthodes pour réduire le bruit de nos corpus textuels afin de mieux prendre en compte le signal en leur sein.

Cette partie est une introduction s’appuyant sur quelques ouvrages classiques de la littérature française ou anglo-saxonne. Seront notamment présentées quelques librairies faisant parti de la boite à outil minimale des data scientists: NLTK et SpaCy. Les chapitres suivants permettront de se focaliser sur la modélisation du langage.

La librairie SpaCy

NTLK est la librairie historique d’analyse textuelle en Python. Elle existe depuis les années 1990. L’utilisation industrielle du NLP dans le monde de la data science est néanmoins plus récente et doit beaucoup à la collecte accrue de données non structurées par les réseaux sociaux. Cela a amené à un renouvellement du champ du NLP, tant dans le monde de la recherche que dans sa mise en application dans l’industrie de la donnée.

Le package spaCy est l’un des packages qui a permis cette industrialisation des méthodes de NLP. Conçu autour du concept de pipelines de données, il est beaucoup plus pratique à mettre en oeuvre pour une chaîne de traitement de données textuelles mettant en oeuvre plusieurs étapes de transformation des données.

1.3 Méthode

L’analyse textuelle vise à transformer le texte en données numériques manipulables. Pour cela il est nécessaire de se fixer une unité sémantique minimale. Cette unité textuelle peut être le mot ou encore une séquence de n mots (un ngram) ou encore une chaîne de caractères (e.g. la ponctuation peut être signifiante). On parle de token.

On peut ensuite utiliser diverses techniques (clustering, classification supervisée) suivant l’objectif poursuivi pour exploiter l’information transformée. Mais les étapes de nettoyage de texte sont indispensables. Sinon un algorithme sera incapable de détecter une information pertinente dans l’infini des possibles.

Les packages suivants seront utiles au cours de ce chapitre:

!pip install pywaffle
!pip install spacy
!pip install plotnine
!pip install great_tables
!pip install wordcloud

2 Bases d’exemple

2.1 Le Comte de Monte Cristo

La base d’exemple est le Comte de Monte Cristo d’Alexandre Dumas. Il est disponible gratuitement sur le site http://www.gutenberg.org (Project Gutemberg) comme des milliers d’autres livres du domaine public.

La manière la plus simple de le récupérer est de télécharger avec le package request le fichier texte et le retravailler légèrement pour ne conserver que le corpus du livre :

from urllib import request

url = "https://www.gutenberg.org/files/17989/17989-0.txt"
response = request.urlopen(url)
raw = response.read().decode('utf8')

dumas = (
  raw
  .split("*** START OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK LE COMTE DE MONTE-CRISTO, TOME I ***")[1]
  .split("*** END OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK LE COMTE DE MONTE-CRISTO, TOME I ***")[0]
1)

import re

def clean_text(text):
    text = text.lower() # mettre les mots en minuscule
    text = " ".join(text.split())
    return text

dumas = clean_text(dumas)

dumas[10000:10500]

1: On extrait de manière un petit peu simpliste le contenu de l’ouvrage

" mes yeux. --vous avez donc vu l'empereur aussi? --il est entré chez le maréchal pendant que j'y étais. --et vous lui avez parlé? --c'est-à-dire que c'est lui qui m'a parlé, monsieur, dit dantès en souriant. --et que vous a-t-il dit? --il m'a fait des questions sur le bâtiment, sur l'époque de son départ pour marseille, sur la route qu'il avait suivie et sur la cargaison qu'il portait. je crois que s'il eût été vide, et que j'en eusse été le maître, son intention eût été de l'acheter; mais je lu"

2.2 Le corpus anglo-saxon

Nous allons utiliser une base anglo-saxonne présentant trois auteurs de la littérature fantastique:

Les données sont disponibles sur un CSV mis à disposition sur Github. L’URL pour les récupérer directement est https://github.com/GU4243-ADS/spring2018-project1-ginnyqg/raw/master/data/spooky.csv.

Le fait d’avoir un corpus confrontant plusieurs auteurs nous permettra de comprendre la manière dont les nettoyages de données textuelles favorisent les analyses comparatives.

Nous pouvons utiliser le code suivant pour lire et préparer ces données:

import pandas as pd

url='https://github.com/GU4243-ADS/spring2018-project1-ginnyqg/raw/master/data/spooky.csv'
#1. Import des données
horror = pd.read_csv(url,encoding='latin-1')
#2. Majuscules aux noms des colonnes
horror.columns = horror.columns.str.capitalize()
#3. Retirer le prefixe id
horror['ID'] = horror['Id'].str.replace("id","")
horror = horror.set_index('Id')

Le jeu de données met ainsi en regard un auteur avec une phrase qu’il a écrite :

horror.head()

	Text	Author	ID
Id
id26305	This process, however, afforded me no means of...	EAP	26305
id17569	It never once occurred to me that the fumbling...	HPL	17569
id11008	In his left hand was a gold snuff box, from wh...	EAP	11008
id27763	How lovely is spring As we looked from Windsor...	MWS	27763
id12958	Finding nothing else, not even gold, the Super...	HPL	12958

On peut se rendre compte que les extraits des 3 auteurs ne sont pas forcément équilibrés dans le jeu de données. Si on utilise ultérieurement ce corpus pour de la modélisation, il sera nécessaire de tenir compte de ce déséquilibre.

(
  horror
  .value_counts('Author')
  .plot(kind = "barh")
)

3 Premières analyses de fréquence

L’approche usuelle en statistique, qui consiste à faire une analyse descriptive avant de mettre en oeuvre une modélisation, s’applique également à l’analyse de données textuelles. La fouille de documents textuels implique ainsi, en premier lieu, une analyse statistique afin de déterminer la structure du corpus.

Avant de s’adonner à une analyse systématique du champ lexical de chaque auteur, on va se focaliser dans un premier temps sur un unique mot, le mot fear.

3.1 Exploration ponctuelle

Tip

L’exercice ci-dessous présente une représentation graphique nommée waffle chart. Il s’agit d’une approche préférable aux camemberts (pie chart) qui sont des graphiques manipulables car l’oeil humain se laisse facilement berner par cette représentation graphique qui ne respecte pas les proportions.

Exercice 1 : Fréquence d’un mot

Dans un premier temps, nous allons nous concentrer sur notre corpus anglo-saxon (horror)

Compter le nombre de phrases, pour chaque auteur, où apparaît le mot fear.
Utiliser pywaffle pour obtenir les graphiques ci-dessous qui résument de manière synthétique le nombre d’occurrences du mot “fear” par auteur.
Refaire l’analyse avec le mot “horror”.

Le comptage obtenu devrait être le suivant

	wordtoplot
Author
EAP	70
HPL	160
MWS	211

Ceci permet d’obtenir le waffle chart suivant :

Figure 3.1: Répartition du terme fear dans le corpus de nos trois auteurs

On remarque ainsi de manière très intuitive le déséquilibre de notre jeu de données lorsqu’on se focalise sur le terme “peur” où Mary Shelley représente près de 50% des observations.

Si on reproduit cette analyse avec le terme “horror”, on retrouve la figure suivante:

Figure 3.2: Répartition du terme horror dans le corpus de nos trois auteurs

3.2 Transformation d’un texte en tokens

Dans l’exercice précédent, nous faisions une recherche ponctuelle, qui ne passe pas vraiment à l’échelle. Pour généraliser cette approche, on découpe généralement un corpus en unités sémantiques indépendantes : les tokens.

Tip

Nous allons avoir besoin d’importer un certain nombre de corpus prêts à l’emploi pour utiliser les librairies NTLK ou SpaCy. Les instructions ci-dessous permettront de récupérer toutes ces ressources

Pour récupérer tous nos corpus NLTK prêts à l’emploi, nous faisons

import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
nltk.download('punkt_tab')
nltk.download('genesis')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('omw-1.4')

En ce qui concerne SpaCy, il est nécessaire d’utiliser la ligne de commande:

!python -m spacy download fr_core_news_sm
!python -m spacy download en_core_web_sm

Plutôt que d’implémenter soi-même un tokenizer inefficace, il est plus approprié d’en appliquer un issu d’une librairie spécialisée. Historiquement, le plus simple était de prendre le tokenizer de NLTK, la librairie historique de text mining en Python:

from nltk.tokenize import word_tokenize
word_tokenize(dumas[10000:10500])

Comme on le voit, cette librairie ne fait pas les choses dans le détail et a quelques incohérences: j'y étais est séparé en 4 sèmes (['j', "'", 'y', 'étais']) là où l'acheter reste un unique sème. NLTK est en effet une librairie anglo-saxonne et l’algorithme de séparation n’est pas toujours adapté aux règles grammaticales françaises. Il vaut mieux dans ce cas privilégier SpaCy, la librairie plus récente pour faire ce type de tâche. En plus d’être très bien documentée, elle est mieux adaptée pour les langues non anglo-saxonnes. En l’occurrence, comme le montre l’exemple de la documentation sur les tokenizers, l’algorithme de séparation présente un certain raffinement

Celui-ci peut être appliqué de cette manière:

import spacy
from spacy.tokenizer import Tokenizer
nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")
doc = nlp(dumas[10000:10500])

text_tokenized = []
for token in doc:
    text_tokenized += [token.text]

", ".join(text_tokenized)

" , mes, yeux, ., --vous, avez, donc, vu, l', empereur, aussi, ?, --il, est, entré, chez, le, maréchal, pendant, que, j', y, étais, ., --et, vous, lui, avez, parlé, ?, --c', est, -, à, -, dire, que, c', est, lui, qui, m', a, parlé, ,, monsieur, ,, dit, dantès, en, souriant, ., --et, que, vous, a, -t, -il, dit, ?, --il, m', a, fait, des, questions, sur, le, bâtiment, ,, sur, l', époque, de, son, départ, pour, marseille, ,, sur, la, route, qu', il, avait, suivie, et, sur, la, cargaison, qu', il, portait, ., je, crois, que, s', il, eût, été, vide, ,, et, que, j', en, eusse, été, le, maître, ,, son, intention, eût, été, de, l', acheter, ;, mais, je, lu"

Comme on peut le voir, il reste encore beaucoup d’éléments polluants notre structuration de corpus, à commencer par la ponctuation. Nous allons néanmoins pouvoir facilement retirer ceux-ci ultérieurement, comme nous le verrons.

3.3 Le nuage de mot: une première analyse généralisée

A ce stade, nous n’avons encore aucune appréhension de la structure de notre corpus : nombre de mots, mots les plus représentés, etc.

Pour se faire une idée de la structure de notre corpus, on peut commencer par compter la distribution des mots dans l’oeuvre de Dumas. Commençons par le début de l’oeuvre, à savoir les 30 000 premiers mots et comptons les mots uniques :

from collections import Counter

doc = nlp(dumas[:30000])

# Extract tokens, convert to lowercase and filter out punctuation and spaces
tokens = [token.text.lower() for token in doc if not token.is_punct and not token.is_space]

# Count the frequency of each token
token_counts = Counter(tokens)

Nous avons déjà de nombreux mots différents dans le début de l’oeuvre.

len(token_counts)

Nous voyons la haute dimensionnalité du corpus puisque nous avons près de 1500 mots différents sur les 30 000 premiers mots de l’oeuvre de Dumas.

token_count_all = list(token_counts.items())

# Create a DataFrame from the list of tuples
token_count_all = pd.DataFrame(token_count_all, columns=['word', 'count'])

Si on regarde la distribution de la fréquence des mots, exercice que nous prolongerons ultérieurement en évoquant la loi de Zipf, nous pouvons voir que de nombreux mots sont unique (près de la moitié des mots), que la densité de fréquence descend vite et qu’il faudrait se concentrer un peu plus sur la queue de distribution que ne le permet la figure suivante :

from plotnine import *
(
  ggplot(token_count_all) +
  geom_histogram(aes(x = "count")) +
  scale_x_log10()
)

/opt/conda/lib/python3.12/site-packages/plotnine/stats/stat_bin.py:109: PlotnineWarning: 'stat_bin()' using 'bins = 42'. Pick better value with 'binwidth'.

Maintenant, si on regarde les 25 mots les plus fréquents, on peut voir que ceux-ci ne sont pas très intéressants pour analyser le sens de notre document :

# Sort the tokens by frequency in descending order
sorted_token_counts = token_counts.most_common(25)
sorted_token_counts = pd.DataFrame(sorted_token_counts, columns=['word', 'count'])

/tmp/ipykernel_4067/3224890599.py:18: MapWithoutReturnDtypeWarning: Calling `map_elements` without specifying `return_dtype` can lead to unpredictable results. Specify `return_dtype` to silence this warning.
/tmp/ipykernel_4067/3224890599.py:23: MapWithoutReturnDtypeWarning: Calling `map_elements` without specifying `return_dtype` can lead to unpredictable results. Specify `return_dtype` to silence this warning.

Mot	Nombre d'occurrences
de	176
le	149
et	124
à	116
l'	102
que	100
vous	88
la	83
il	81
un	77
je	73
en	70
est	61
qui	53
dantès	53
d'	50
dit	50
les	49
du	46
a	41
ne	37
n'	37
mon	37
son	36
pas	36
Nombre d'apparitions sur les 30 000 premiers caractères du Comte de Monte Cristo

Si on représente graphiquement ce classement

(
    ggplot(sorted_token_counts, aes(x='word', y='count')) +
    geom_point(stat='identity', size = 3, color = "red") +
    scale_x_discrete(
      limits=sorted_token_counts.sort_values("count")["word"].tolist()
    ) +
    coord_flip() +
    theme_minimal() +
    labs(title='Word Frequency', x='Word', y='Count')
)

Nous nous concentrerons ultérieurement sur ces mots-valises car il sera important d’en tenir compte pour les analyses approfondies de nos documents.

Nous avons pu, par ces décomptes de mots, avoir une première intutition de la nature de notre corpus. Néanmoins, une approche un peu plus visuelle serait pertinente pour avoir un peu plus d’intuitions. Les nuages de mots (wordclouds) sont des représentations graphiques assez pratiques pour visualiser les mots les plus fréquents, lorsqu’elles ne sont pas utilisées à tort et à travers. Les wordclouds sont très simples à implémenter en Python avec le module Wordcloud. Quelques paramètres de mise en forme permettent même d’ajuster la forme du nuage à une image.

Exercice 2 : Wordcloud

En utilisant la fonction wordCloud, faire trois nuages de mot pour représenter les mots les plus utilisés par chaque auteur du corpus horror¹.
Faire un nuage de mot du corpus dumas en utilisant un masque comme celui-ci

Exemple de masque pour la question 2

URL de l’image: https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/book.png

Les nuages de points obtenus à la question 1 sont les suivants:

Alors que celui obtenu à partir de l’oeuvre de Dumas prend la forme

Figure 3.6: Nuage de mot produit à partir du Comte de Monte Cristo

Si nous n’en étions pas convaincus, ces visualisations montrent clairement qu’il est nécessaire de nettoyer notre texte. Par exemple, en ce qui concerne l’oeuvre du Dumas, le nom du personnage principal, Dantès, est ainsi masqué par un certain nombre d’articles ou mots de liaison qui perturbent l’analyse. En ce qui concerne le corpus anglo-saxon, ce sont des termes similaires, comme “the”, “of”, etc.

Ces mots sont des stop words. Ceci est une démonstration par l’exemple qu’il vaut mieux nettoyer le texte avant de l’analyser (sauf si on est intéressé par la loi de Zipf, cf. exercice suivant).

3.4 Aparté: la loi de Zipf

Zipf, dans les années 1930, a remarqué une régularité statistique dans Ulysse, l’oeuvre de Joyce. Le mot le plus fréquent apparaissait \(x\) fois, le deuxième mot le plus fréquent 2 fois moins, le suivant 3 fois moins que le premier, etc. D’un point de vue statistique, cela signifie que la fréquence d’occurrence \(f(n_i)\) d’un mot est liée à son rang \(n_i\) dans l’ordre des fréquences par une loi de la forme

\[f(n_i) = c/n_i\]

où \(c\) est une constante.

Plus généralement, on peut dériver la loi de Zipf d’une distribution exponentiellement décroissante des fréquences : \(f(n_i) = cn_{i}^{-k}\). Sur le plan empirique, cela signifie qu’on peut utiliser les régressions poissonniennes pour estimer les paramètres de la loi, ce qui prend la spécification suivante

\[ \mathbb{E}\bigg( f(n_i)|n_i \bigg) = \exp(\beta_0 + \beta_1 \log(n_i)) \]

Les modèles linéaires généralisés (GLM) permettent de faire ce type de régression. En Python, ils sont disponibles par le biais du package statsmodels, dont les sorties sont très inspirées des logiciels payants spécialisés dans l’économétrie comme Stata.

count_words = pd.DataFrame({'counter' : horror
    .groupby('Author')
    .apply(lambda s: ' '.join(s['Text']).split())
    .apply(lambda s: Counter(s))
    .apply(lambda s: s.most_common())
    .explode()}
)
count_words[['word','count']] = pd.DataFrame(count_words['counter'].tolist(), index=count_words.index)
count_words = count_words.reset_index()

count_words = count_words.assign(
    tot_mots_auteur = lambda x: (x.groupby("Author")['count'].transform('sum')),
    freq = lambda x: x['count'] /  x['tot_mots_auteur'],
    rank = lambda x: x.groupby("Author")['count'].transform('rank', ascending = False)
)

/tmp/ipykernel_4067/4009929367.py:3: DeprecationWarning: DataFrameGroupBy.apply operated on the grouping columns. This behavior is deprecated, and in a future version of pandas the grouping columns will be excluded from the operation. Either pass `include_groups=False` to exclude the groupings or explicitly select the grouping columns after groupby to silence this warning.

Commençons par représenter la relation entre la fréquence et le rang:

from plotnine import *

g = (
    ggplot(count_words) +
    geom_point(aes(y = "freq", x = "rank", color = 'Author'), alpha = 0.4) +
    scale_x_log10() + scale_y_log10() +
    theme_minimal()
)

Nous avons bien, graphiquement, une relation log-linéaire entre les deux :

Avec statsmodels, vérifions plus formellement cette relation:

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

exog = sm.add_constant(np.log(count_words['rank'].astype(float)))

model = sm.GLM(count_words['freq'].astype(float), exog, family = sm.families.Poisson()).fit()

# Afficher les résultats du modèle
print(model.summary())

                 Generalized Linear Model Regression Results                  
==============================================================================
Dep. Variable:                   freq   No. Observations:                69301
Model:                            GLM   Df Residuals:                    69299
Model Family:                 Poisson   Df Model:                            1
Link Function:                    Log   Scale:                          1.0000
Method:                          IRLS   Log-Likelihood:                -23.011
Date:                Mon, 26 May 2025   Deviance:                     0.065676
Time:                        18:14:50   Pearson chi2:                   0.0656
No. Iterations:                     5   Pseudo R-squ. (CS):          0.0002431
Covariance Type:            nonrobust                                         
==============================================================================
                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const         -2.4388      1.089     -2.239      0.025      -4.574      -0.303
rank          -0.9831      0.189     -5.196      0.000      -1.354      -0.612
==============================================================================

Le coefficient de la régression est presque 1 ce qui suggère bien une relation quasiment log-linéaire entre le rang et la fréquence d’occurrence d’un mot. Dit autrement, le mot le plus utilisé l’est deux fois plus que le deuxième mot le plus fréquent qui l’est trois plus que le troisième, etc. On retrouve bien empiriquement cette loi sur ce corpus de trois auteurs.

4 Nettoyage de textes

4.1 Retirer les stop words

Nous l’avons vu, que ce soit en Français ou Anglais, un certain nombre de mots de liaisons, nécessaires sur le plan grammatical mais peu porteur d’information, nous empêchent de saisir les principaux mots vecteurs d’information dans notre corpus.

Il est donc nécessaire de nettoyer notre corpus en retirant ces termes. Ce travail de nettoyage va d’ailleurs au-delà d’un simple retrait de mots. C’est également l’occasion de retirer d’autres sèmes gênants, par exemple la ponctuation.

Commençons par télécharger le corpus de stopwords

import nltk
nltk.download('stopwords')

[nltk_data] Downloading package stopwords to /github/home/nltk_data...
[nltk_data]   Package stopwords is already up-to-date!

True

La liste des stopwords anglais dans NLTK est la suivante:

from nltk.corpus import stopwords
", ".join(stopwords.words("english"))

"a, about, above, after, again, against, ain, all, am, an, and, any, are, aren, aren't, as, at, be, because, been, before, being, below, between, both, but, by, can, couldn, couldn't, d, did, didn, didn't, do, does, doesn, doesn't, doing, don, don't, down, during, each, few, for, from, further, had, hadn, hadn't, has, hasn, hasn't, have, haven, haven't, having, he, he'd, he'll, her, here, hers, herself, he's, him, himself, his, how, i, i'd, if, i'll, i'm, in, into, is, isn, isn't, it, it'd, it'll, it's, its, itself, i've, just, ll, m, ma, me, mightn, mightn't, more, most, mustn, mustn't, my, myself, needn, needn't, no, nor, not, now, o, of, off, on, once, only, or, other, our, ours, ourselves, out, over, own, re, s, same, shan, shan't, she, she'd, she'll, she's, should, shouldn, shouldn't, should've, so, some, such, t, than, that, that'll, the, their, theirs, them, themselves, then, there, these, they, they'd, they'll, they're, they've, this, those, through, to, too, under, until, up, ve, very, was, wasn, wasn't, we, we'd, we'll, we're, were, weren, weren't, we've, what, when, where, which, while, who, whom, why, will, with, won, won't, wouldn, wouldn't, y, you, you'd, you'll, your, you're, yours, yourself, yourselves, you've"

Celle de SpaCy est plus riche (nous avons déjà téléchargé le corpus en_core_web_sm en question):

nlp_english = spacy.load('en_core_web_sm')
stop_words_english = nlp_english.Defaults.stop_words
", ".join(stop_words_english)

"at, us, why, wherein, n‘t, side, via, empty, whoever, whereas, somewhere, yet, former, himself, last, thereupon, hers, hereupon, once, from, move, its, much, over, therefore, below, some, beside, only, thence, until, alone, can, would, rather, across, eight, ‘ll, during, beforehand, what, all, go, everyone, own, off, 'd, whereupon, using, them, fifty, together, more, when, it, upon, herself, never, quite, may, in, they, give, 's, four, who, too, others, moreover, besides, hereafter, few, then, is, but, under, twelve, back, just, eleven, amount, toward, forty, become, how, through, while, has, towards, seemed, herein, wherever, afterwards, that, i, either, beyond, amongst, have, somehow, call, between, or, these, so, put, sometime, per, were, with, whenever, becomes, meanwhile, and, thus, out, due, ‘d, anyhow, whether, ‘s, now, used, perhaps, already, however, which, him, ‘re, be, nevertheless, nine, ever, might, still, thru, n't, serious, get, anywhere, whatever, yourselves, yourself, anyway, twenty, nowhere, three, this, several, mine, regarding, noone, whereafter, ‘m, take, anyone, becoming, hereby, every, a, after, themselves, same, ours, various, other, down, being, of, latter, ca, front, those, whither, many, really, two, seems, else, hundred, because, well, first, ’d, ten, yours, within, cannot, ‘ve, something, see, 'll, an, than, thereby, ’m, 'm, ’ll, any, are, as, often, for, always, whose, fifteen, their, both, hence, show, please, about, keep, nothing, where, bottom, almost, myself, whence, unless, she, we, no, whom, least, along, elsewhere, full, did, less, against, whereby, on, among, done, if, name, neither, indeed, before, whole, my, does, further, around, to, his, five, 've, such, became, by, everything, next, enough, made, everywhere, am, ’re, none, above, up, the, will, nor, was, nobody, onto, very, namely, throughout, seeming, had, make, otherwise, here, say, part, seem, although, sometimes, do, he, not, into, you, since, ourselves, could, formerly, ’ve, me, thereafter, therein, third, your, again, our, behind, another, except, should, one, top, there, re, someone, 're, even, latterly, sixty, though, ’s, without, six, must, anything, itself, her, mostly, each, n’t, doing, also, most, been"

Si cette fois on prend la liste des stopwords français dans NLTK:

", ".join(stopwords.words("french"))

'au, aux, avec, ce, ces, dans, de, des, du, elle, en, et, eux, il, ils, je, la, le, les, leur, lui, ma, mais, me, même, mes, moi, mon, ne, nos, notre, nous, on, ou, par, pas, pour, qu, que, qui, sa, se, ses, son, sur, ta, te, tes, toi, ton, tu, un, une, vos, votre, vous, c, d, j, l, à, m, n, s, t, y, été, étée, étées, étés, étant, étante, étants, étantes, suis, es, est, sommes, êtes, sont, serai, seras, sera, serons, serez, seront, serais, serait, serions, seriez, seraient, étais, était, étions, étiez, étaient, fus, fut, fûmes, fûtes, furent, sois, soit, soyons, soyez, soient, fusse, fusses, fût, fussions, fussiez, fussent, ayant, ayante, ayantes, ayants, eu, eue, eues, eus, ai, as, avons, avez, ont, aurai, auras, aura, aurons, aurez, auront, aurais, aurait, aurions, auriez, auraient, avais, avait, avions, aviez, avaient, eut, eûmes, eûtes, eurent, aie, aies, ait, ayons, ayez, aient, eusse, eusses, eût, eussions, eussiez, eussent'

On voit que celle-ci n’est pas très riche et mériterait d’être plus complète. Celle de SpaCy correspond mieux à ce qu’on attend

stop_words_french = nlp.Defaults.stop_words
", ".join(stop_words_french)

"étant, miennes, façon, première, premier, ces, qui, hui, enfin, onze, proche, sans, revoilà, dix-neuf, deja, toi, encore, via, debout, moindres, certains, eux, au, envers, environ, suit, doit, celles-là, â, m', cependant, vôtre, combien, dehors, sien, o, permet, tenir, ouste, revoila, assez, mêmes, cela, vous-mêmes, sent, sera, trente, eux-mêmes, autre, auraient, septième, reste, m’, votre, quand, l', autrement, te, notamment, donc, par, peu, également, suivante, avais, desormais, nôtres, miens, stop, ses, tellement, quelqu'un, delà, malgré, troisièmement, hue, memes, vu, comment, du, différentes, diverses, hors, est, quelques, treize, meme, chacun, dire, moi-meme, chaque, onzième, allaient, suivant, étaient, ne, plutôt, deuxièmement, personne, restant, jusque, parlent, cinquième, pu, attendu, dit, soit, quel, sur, aupres, avant, pourquoi, leurs, aura, tu, désormais, lès, lui, specifique, très, aussi, durant, elles-mêmes, dixième, seules, precisement, rendre, antérieure, s', celui-ci, cinquantaine, était, quant-à-soi, comme, toute, et, pourrais, auront, j', quelconque, unes, celles-ci, quant, déjà, spécifiques, hem, serait, hi, vôtres, possible, elle-même, d', qu’, laisser, seulement, celle-la, i, leur, pouvait, ni, vais, ayant, or, un, ai, restent, seuls, ma, longtemps, celui-la, certes, son, merci, siennes, huitième, etaient, na, derriere, partant, dix-sept, chez, tente, spécifique, neanmoins, autres, sixième, dès, ce, duquel, celle-ci, mille, différente, ceux, ainsi, cinquantième, les, lors, ça, avait, elle-meme, vers, nous-mêmes, etant, t’, huit, etre, anterieures, quels, tiens, car, dedans, nombreuses, maint, sait, semble, près, eh, n', vont, té, vas, facon, selon, vé, differente, souvent, vingt, quatrièmement, dix, seul, auquel, desquelles, autrui, préalable, tien, se, en, devra, cinq, ah, c’, celui-là, hou, directement, suivre, divers, peux, elle, même, a, juste, puisque, doivent, ton, devant, plusieurs, cent, rend, où, semblaient, jusqu, peuvent, toutes, celles, desquels, certain, tenant, pas, moins, houp, mais, sont, prealable, es, quelque, effet, auxquels, antérieur, toi-meme, dite, d’, soi, hep, tres, lorsque, douze, j’, l’, dessus, lesquelles, nombreux, plus, nouveau, pres, as, certaines, mon, dans, que, faisaient, possibles, il, differents, le, seraient, moi-même, sous, maintenant, diverse, parler, avoir, ô, tienne, notre, semblable, afin, ceux-là, celui, deux, suffisante, ou, excepté, sa, eu, tels, y, après, parfois, voici, suffit, aux, touchant, quatre, telles, ceci, fait, de, etc, sept, bat, hormis, nôtre, tout, tous, avaient, pendant, anterieure, on, celle-là, tiennes, lequel, aie, semblent, siens, ouverts, quinze, neuvième, parce, specifiques, la, ait, importe, je, relativement, devers, abord, quatrième, n’, parle, allons, cette, sinon, pourrait, suffisant, étais, tes, dessous, vos, nous, differentes, à, quiconque, nos, font, quoi, compris, quatorze, seize, ci, uns, avec, depuis, gens, néanmoins, retour, quelles, votres, fais, nul, feront, vous, suis, puis, des, laquelle, pense, dejà, faisant, seule, mien, déja, sienne, moi, premièrement, voilà, auxquelles, t', da, entre, là, procedant, different, cet, qu', relative, exactement, mienne, elles, différents, antérieures, revoici, dix-huit, tant, deuxième, lui-même, s’, quelle, quarante, quoique, directe, hé, ès, toi-même, etait, ceux-ci, bas, anterieur, ont, lui-meme, parmi, c', elles-memes, alors, outre, ouvert, ta, chacune, me, basee, apres, suivants, voila, celle, si, soixante, malgre, troisième, ouverte, certaine, mes, soi-même, suivantes, toujours, aurait, dits, dont, quatre-vingt, douzième, précisement, plutot, celles-la, telle, seront, ouias, tend, peut, pour, cinquante, une, être, ha, ho, tel, lesquels, six, concernant, différent, ils, va, egalement, derrière, avons, soi-meme, etais, trois, sauf, surtout"

Exercice 3 : Nettoyage du texte

Reprendre l’ouvrage de Dumas et nettoyer celui-ci avec Spacy. Refaire le nuage de mots et conclure.
Faire ce même exercice sur le jeu de données anglo-saxon. Idéalement, vous devriez être en mesure d’utiliser la fonctionnalité de pipeline de SpaCy.

# Function to clean the text
def clean_text(doc):
    # Tokenize, remove stop words and punctuation, and lemmatize
    cleaned_tokens = [
        token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct
    ]
    # Join tokens back into a single string
    cleaned_text = " ".join(cleaned_tokens)
    return cleaned_text

Ces retraitements commencent à porter leurs fruits puisque des mots ayant plus de sens commencent à se dégager, notamment les noms des personnages (Dantès, Danglart, etc.):

Figure 4.1: Nuage de mot produit à partir du Comte de Monte Cristo après nettoyage

4.2 Racinisation et lemmatisation

Pour aller plus loin dans l’harmonisation d’un texte, il est possible de mettre en place des classes d’équivalence entre des mots. Par exemple, quand on désire faire une analyse fréquentiste, on peut être intéressé par considérer que “cheval” et “chevaux” sont équivalents. Selon les cas, différentes formes d’un même mot (pluriel, singulier, conjugaison) pourront être considérées comme équivalentes et seront remplacées par une même forme dite canonique.

Il existe deux approches dans le domaine :

la lemmatisation qui requiert la connaissance des statuts grammaticaux (exemple : “chevaux” devient “cheval”) ;
la racinisation (stemming) plus fruste mais plus rapide, notamment en présence de fautes d’orthographes. Dans ce cas, “chevaux” peut devenir “chev” mais être ainsi confondu avec “chevet” ou “cheveux”.

Cette approche a l’avantage de réduire la taille du vocabulaire à maîtriser pour l’ordinateur et le modélisateur. Il existe plusieurs algorithmes de stemming, notamment le Porter Stemming Algorithm ou le Snowball Stemming Algorithm.

Note

Pour disposer du corpus nécessaire à la lemmatisation, il faut, la première fois, télécharger celui-ci grâce aux commandes suivantes :

import nltk
nltk.download('wordnet')
nltk.download('omw-1.4')

Prenons cette chaine de caractère,

"naples. comme d'habitude, un pilote côtier partit aussitôt du port, rasa le château d'if, et alla aborder le navire entre le cap de morgion et l'île de rion. aussitôt, co"

La version racinisée est la suivante:

"napl,.,comm,d'habitud,,,un,pilot,côti,part,aussitôt,du,port,,,ras,le,château,d'if,,,et,alla,abord,le,navir,entre,le,cap,de,morgion,et,l'îl,de,rion,.,aussitôt,,,co"

A ce niveau, les mots commencent à être moins intelligibles par un humain mais peuvent rester intelligible pour la machine. Ce choix n’est néanmoins pas neutre et sa pertinence dépend du cas d’usage.

Les lemmatiseurs permettront des harmonisations plus subtiles. Ils s’appuient sur des bases de connaissance, par exemple WordNet, une base lexicographique ouverte. Par exemple, les mots “women”, “daughters” et “leaves” seront ainsi lemmatisés de la manière suivante :

from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemm = WordNetLemmatizer()

for word in ["women","daughters", "leaves"]:
    print(f"The lemmatized form of {word} is: {lemm.lemmatize(word)}")

The lemmatized form of women is: woman
The lemmatized form of daughters is: daughter
The lemmatized form of leaves is: leaf

Exercice 4 : Lemmatisation avec nltk

Sur le modèle précédent, utiliser un WordNetLemmatizer sur le corpus dumas[1030:1200] et observer le résultat.

La version lemmatisée de ce petit morceau de l’oeuvre de Dumas est la suivante:

"naples, ., comme, d'habitude, ,, un, pilote, côtier, partit, aussitôt, du, port, ,, rasa, le, château, d'if, ,, et, alla, aborder, le, navire, entre, le, cap, de, morgion, et, l'île, de, rion, ., aussitôt, ,, co"

4.3 Limite

Dans les approches fréquentistes, où on recherche la proximité entre des textes par la co-occurrence de termes, cette question de la création de classes d’équivalence est fondamentale. Les mots sont identiques ou différents, il n’y a pas de différence subtile entre eux. Par exemple, on devra soit déclarer que “python” et “pythons” sont équivalents, soient qu’ils sont différents, sans différence de degré entre “pythons”, “anaconda” ou “table” par rapport à “python”. Les approches modernes, non plus exclusivement basées sur des fréquences d’apparition, permettront d’introduire de la subtilité dans la synthétisation de l’information présente dans les données textuelles.

Informations additionnelles

environment files have been tested on.

Latest built version: 2025-05-26

Python version used:

'3.12.6 | packaged by conda-forge | (main, Sep 30 2024, 18:08:52) [GCC 13.3.0]'

Package	Version
affine	2.4.0
aiobotocore	2.15.1
aiohappyeyeballs	2.4.3
aiohttp	3.10.8
aioitertools	0.12.0
aiosignal	1.3.1
alembic	1.13.3
altair	5.4.1
aniso8601	9.0.1
annotated-types	0.7.0
anyio	4.9.0
appdirs	1.4.4
archspec	0.2.3
asttokens	2.4.1
attrs	24.2.0
babel	2.17.0
bcrypt	4.2.0
beautifulsoup4	4.12.3
black	24.8.0
blinker	1.8.2
blis	1.3.0
bokeh	3.5.2
boltons	24.0.0
boto3	1.35.23
botocore	1.35.23
branca	0.7.2
Brotli	1.1.0
bs4	0.0.2
cachetools	5.5.0
cartiflette	0.1.9
Cartopy	0.24.1
catalogue	2.0.10
cattrs	24.1.3
certifi	2025.4.26
cffi	1.17.1
charset-normalizer	3.3.2
chromedriver-autoinstaller	0.6.4
click	8.1.7
click-plugins	1.1.1
cligj	0.7.2
cloudpathlib	0.21.1
cloudpickle	3.0.0
colorama	0.4.6
comm	0.2.2
commonmark	0.9.1
conda	24.9.1
conda-libmamba-solver	24.7.0
conda-package-handling	2.3.0
conda_package_streaming	0.10.0
confection	0.1.5
contextily	1.6.2
contourpy	1.3.0
cryptography	43.0.1
cycler	0.12.1
cymem	2.0.11
cytoolz	1.0.0
dask	2024.9.1
dask-expr	1.1.15
databricks-sdk	0.33.0
dataclasses-json	0.6.7
debugpy	1.8.6
decorator	5.1.1
Deprecated	1.2.14
diskcache	5.6.3
distributed	2024.9.1
distro	1.9.0
docker	7.1.0
duckdb	1.1.1
en_core_web_sm	3.8.0
entrypoints	0.4
et_xmlfile	2.0.0
exceptiongroup	1.2.2
executing	2.1.0
fastexcel	0.14.0
fastjsonschema	2.21.1
fiona	1.10.1
Flask	3.0.3
folium	0.19.6
fontawesomefree	6.6.0
fonttools	4.54.1
fr_core_news_sm	3.8.0
frozendict	2.4.4
frozenlist	1.4.1
fsspec	2024.9.0
geographiclib	2.0
geopandas	1.0.1
geoplot	0.5.1
geopy	2.4.1
gitdb	4.0.11
GitPython	3.1.43
google-auth	2.35.0
graphene	3.3
graphql-core	3.2.4
graphql-relay	3.2.0
graphviz	0.20.3
great-tables	0.12.0
greenlet	3.1.1
gunicorn	22.0.0
h11	0.16.0
h2	4.1.0
hpack	4.0.0
htmltools	0.6.0
httpcore	1.0.9
httpx	0.28.1
httpx-sse	0.4.0
hyperframe	6.0.1
idna	3.10
imageio	2.37.0
importlib_metadata	8.5.0
importlib_resources	6.4.5
inflate64	1.0.1
ipykernel	6.29.5
ipython	8.28.0
itsdangerous	2.2.0
jedi	0.19.1
Jinja2	3.1.4
jmespath	1.0.1
joblib	1.4.2
jsonpatch	1.33
jsonpointer	3.0.0
jsonschema	4.23.0
jsonschema-specifications	2025.4.1
jupyter-cache	1.0.0
jupyter_client	8.6.3
jupyter_core	5.7.2
kaleido	0.2.1
kiwisolver	1.4.7
langchain	0.3.25
langchain-community	0.3.9
langchain-core	0.3.61
langchain-text-splitters	0.3.8
langcodes	3.5.0
langsmith	0.1.147
language_data	1.3.0
lazy_loader	0.4
libmambapy	1.5.9
locket	1.0.0
loguru	0.7.3
lxml	5.4.0
lz4	4.3.3
Mako	1.3.5
mamba	1.5.9
mapclassify	2.8.1
marisa-trie	1.2.1
Markdown	3.6
markdown-it-py	3.0.0
MarkupSafe	2.1.5
marshmallow	3.26.1
matplotlib	3.9.2
matplotlib-inline	0.1.7
mdurl	0.1.2
menuinst	2.1.2
mercantile	1.2.1
mizani	0.11.4
mlflow	2.16.2
mlflow-skinny	2.16.2
msgpack	1.1.0
multidict	6.1.0
multivolumefile	0.2.3
munkres	1.1.4
murmurhash	1.0.13
mypy_extensions	1.1.0
narwhals	1.41.0
nbclient	0.10.0
nbformat	5.10.4
nest_asyncio	1.6.0
networkx	3.3
nltk	3.9.1
numpy	2.1.2
opencv-python-headless	4.10.0.84
openpyxl	3.1.5
opentelemetry-api	1.16.0
opentelemetry-sdk	1.16.0
opentelemetry-semantic-conventions	0.37b0
orjson	3.10.18
outcome	1.3.0.post0
OWSLib	0.33.0
packaging	24.1
pandas	2.2.3
paramiko	3.5.0
parso	0.8.4
partd	1.4.2
pathspec	0.12.1
patsy	0.5.6
Pebble	5.1.1
pexpect	4.9.0
pickleshare	0.7.5
pillow	10.4.0
pip	24.2
platformdirs	4.3.6
plotly	5.24.1
plotnine	0.13.6
pluggy	1.5.0
polars	1.8.2
preshed	3.0.10
prometheus_client	0.21.0
prometheus_flask_exporter	0.23.1
prompt_toolkit	3.0.48
protobuf	4.25.3
psutil	6.0.0
ptyprocess	0.7.0
pure_eval	0.2.3
py7zr	0.22.0
pyarrow	17.0.0
pyarrow-hotfix	0.6
pyasn1	0.6.1
pyasn1_modules	0.4.1
pybcj	1.0.6
pycosat	0.6.6
pycparser	2.22
pycryptodomex	3.23.0
pydantic	2.11.5
pydantic_core	2.33.2
pydantic-settings	2.9.1
Pygments	2.18.0
PyNaCl	1.5.0
pynsee	0.1.8
pyogrio	0.10.0
pyOpenSSL	24.2.1
pyparsing	3.1.4
pyppmd	1.1.1
pyproj	3.7.0
pyshp	2.3.1
PySocks	1.7.1
python-dateutil	2.9.0
python-dotenv	1.0.1
python-magic	0.4.27
pytz	2024.1
pyu2f	0.1.5
pywaffle	1.1.1
PyYAML	6.0.2
pyzmq	26.2.0
pyzstd	0.16.2
querystring_parser	1.2.4
rasterio	1.4.3
referencing	0.36.2
regex	2024.9.11
requests	2.32.3
requests-cache	1.2.1
requests-toolbelt	1.0.0
retrying	1.3.4
rich	14.0.0
rpds-py	0.25.1
rsa	4.9
rtree	1.4.0
ruamel.yaml	0.18.6
ruamel.yaml.clib	0.2.8
s3fs	2024.9.0
s3transfer	0.10.2
scikit-image	0.24.0
scikit-learn	1.5.2
scipy	1.13.0
seaborn	0.13.2
selenium	4.33.0
setuptools	74.1.2
shapely	2.0.6
shellingham	1.5.4
six	1.16.0
smart-open	7.1.0
smmap	5.0.0
sniffio	1.3.1
sortedcontainers	2.4.0
soupsieve	2.5
spacy	3.8.4
spacy-legacy	3.0.12
spacy-loggers	1.0.5
SQLAlchemy	2.0.35
sqlparse	0.5.1
srsly	2.5.1
stack-data	0.6.2
statsmodels	0.14.4
tabulate	0.9.0
tblib	3.0.0
tenacity	9.0.0
texttable	1.7.0
thinc	8.3.6
threadpoolctl	3.5.0
tifffile	2025.5.24
toolz	1.0.0
topojson	1.9
tornado	6.4.1
tqdm	4.67.1
traitlets	5.14.3
trio	0.30.0
trio-websocket	0.12.2
truststore	0.9.2
typer	0.16.0
typing_extensions	4.13.2
typing-inspect	0.9.0
typing-inspection	0.4.1
tzdata	2024.2
Unidecode	1.4.0
url-normalize	2.2.1
urllib3	2.4.0
uv	0.7.8
wasabi	1.1.3
wcwidth	0.2.13
weasel	0.4.1
webdriver-manager	4.0.2
websocket-client	1.8.0
Werkzeug	3.0.4
wheel	0.44.0
wordcloud	1.9.3
wrapt	1.16.0
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xgboost	2.1.1
xlrd	2.0.1
xyzservices	2024.9.0
yarl	1.13.1
yellowbrick	1.5
zict	3.0.0
zipp	3.20.2
zstandard	0.23.0

View file history

md`Ce fichier a été modifié __${table_commit.length}__ fois depuis sa création le ${creation_string} (dernière modification le ${last_modification_string})`

creation = d3.min(
  table_commit.map(d => new Date(d.Date))
)

last_modification = d3.max(
  table_commit.map(d => new Date(d.Date))
)

creation_string = creation.toLocaleString("fr", {
  "day": "numeric",
  "month": "long",
  "year": "numeric"
})

last_modification_string = last_modification.toLocaleString("fr", {
  "day": "numeric",
  "month": "long",
  "year": "numeric"
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html`<div>${git_history_table}</div>`

html`<div>${git_history_plot}</div>`

SHA	Date	Author	Description
df498c79	2025-05-24 19:10:07	Lino Galiana	uv friendly pipeline (#605)
d6b67125	2025-05-23 18:03:48	Lino Galiana	Traduction des chapitres NLP (#603)
4181dab1	2024-12-06 13:16:36	lgaliana	Transition
1b7188a1	2024-12-05 13:21:11	lgaliana	Embedding chapter
c641de05	2024-08-22 11:37:13	Lino Galiana	A series of fix for notebooks that were bugging (#545)
0908656f	2024-08-20 16:30:39	Lino Galiana	English sidebar (#542)
5108922f	2024-08-08 18:43:37	Lino Galiana	Improve notebook generation and tests on PR (#536)
8d23a533	2024-07-10 18:45:54	Julien PRAMIL	Modifs 02_exoclean.qmd (#523)
75950080	2024-07-08 17:24:29	Julien PRAMIL	Changes into NLP/01_intro.qmd (#517)
56b6442d	2024-07-08 15:05:57	Lino Galiana	Version anglaise du chapitre numpy (#516)
a3dc832c	2024-06-24 16:15:19	Lino Galiana	Improve homepage images (#508)
e660d769	2024-06-19 14:31:09	linogaliana	improve output NLP 1
4f41cf6a	2024-06-14 15:00:41	Lino Galiana	Une partie sur les sacs de mots plus cohérente (#501)
06d003a1	2024-04-23 10:09:22	Lino Galiana	Continue la restructuration des sous-parties (#492)
005d89b8	2023-12-20 17:23:04	Lino Galiana	Finalise l’affichage des statistiques Git (#478)
3437373a	2023-12-16 20:11:06	Lino Galiana	Améliore l’exercice sur le LASSO (#473)
4cd44f35	2023-12-11 17:37:50	Antoine Palazzolo	Relecture NLP (#474)
deaafb6f	2023-12-11 13:44:34	Thomas Faria	Relecture Thomas partie NLP (#472)
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a7711832	2023-10-09 11:27:45	Antoine Palazzolo	Relecture TD2 par Antoine (#418)
154f09e4	2023-09-26 14:59:11	Antoine Palazzolo	Des typos corrigées par Antoine (#411)
80823022	2023-08-25 17:48:36	Lino Galiana	Mise à jour des scripts de construction des notebooks (#395)
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f2905a7d	2023-08-11 17:24:57	Lino Galiana	Introduction de la partie NLP (#388)
78ea2cbd	2023-07-20 20:27:31	Lino Galiana	Change titles levels (#381)
a9b384ed	2023-07-18 18:07:16	Lino Galiana	Sépare les notebooks (#373)
29ff3f58	2023-07-07 14:17:53	linogaliana	description everywhere
f21a24d3	2023-07-02 10:58:15	Lino Galiana	Pipeline Quarto & Pages 🚀 (#365)
164fa689	2022-11-30 09:13:45	Lino Galiana	Travail partie NLP (#328)
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12965bac	2022-05-25 15:53:27	Lino Galiana	:launch: Bascule vers quarto (#226)
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48ed9d25	2021-05-01 08:58:58	Lino Galiana	lien mort corrigé
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d164635d	2020-12-08 16:22:00	Lino Galiana	:books: Première partie NLP (#87)

git_history_table = Inputs.table(
  table_commit,
  {
    format: {
      SHA: x => md`[${x}](${github_repo}/commit/${x})`,
      Description: x => md`${replacePullRequestPattern(x, github_repo)}`,
      /*Date: x => x.toLocaleString("fr", {
        "month": "numeric",
        "day": "numeric",
        "year": "numeric"
        })
      */
    }
  }
)

git_history_plot = Plot.plot({
  marks: [
    Plot.ruleY([0], {stroke: "royalblue"}),
    Plot.dot(
          table_commit,
          Plot.pointerX({x: (d) => new Date(d.date), y: 0, stroke: "red"})),
    Plot.dot(table_commit, {x: (d) => new Date(d.Date), y: 0, fill: "royalblue"})
  ]
})

function replacePullRequestPattern(inputString, githubRepo) {
    // Use a regular expression to match the pattern #digit
    var pattern = /#(\d+)/g;

    // Replace the pattern with ${github_repo}/pull/#digit
    var replacedString = inputString.replace(pattern, '[#$1](' + githubRepo + '/pull/$1)');

    return replacedString;
}

github_repo = "https://github.com/linogaliana/python-datascientist"

table_commit = {

// Get the HTML table by its class name
var table = document.querySelector('.commit-table');

// Check if the table exists
if (table) {
    // Initialize an array to store the table data
    var dataArray = [];

    // Extract headers from the first row
    var headers = [];
    for (var i = 0; i < table.rows[0].cells.length; i++) {
        headers.push(table.rows[0].cells[i].textContent.trim());
    }

    // Iterate through the rows, starting from the second row
    for (var i = 1; i < table.rows.length; i++) {
        var row = table.rows[i];
        var rowData = {};

        // Iterate through the cells in the row
        for (var j = 0; j < row.cells.length; j++) {
            // Use headers as keys and cell content as values
            rowData[headers[j]] = row.cells[j].textContent.trim();
        }

        // Push the rowData object to the dataArray
        dataArray.push(rowData);
    }
  }

  return dataArray

}

// Get the element with class 'git-details'
{
  var gitDetails = document.querySelector('.commit-table');

  // Check if the element exists
  if (gitDetails) {
      // Hide the element
      gitDetails.style.display = 'none';
  }
}

Plot = require('@observablehq/plot@0.6.12/dist/plot.umd.min.js')

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Notes de bas de page

To obtain the same results as shown below, you can set the argument random_state=21.↩︎

Citation

BibTeX

@book{galiana2023,
  author = {Galiana, Lino},
  title = {Python pour la data science},
  date = {2023},
  url = {https://pythonds.linogaliana.fr/},
  doi = {10.5281/zenodo.8229676},
  langid = {fr}
}

Veuillez citer ce travail comme suit :

Galiana, Lino. 2023. Python pour la data science. https://doi.org/10.5281/zenodo.8229676.