Recenser Les Études De Cas Sur Un Globe Virtuel | Histoire - Géographie - Enseignement Moral Et Civique — Fonction Inverse — Wikipédia
ƒ Š Saint-Sernin, la plus vaste basilique romane de la chrétienté 115 m 64 m 21 m 33 m Doc. " Š Les possessions de l'abbaye de Saint-Sernin « Beaucoup de concessions avaient été faites à Saint Sernin: Clermont Limoges Ferrand l'abbaye possédait de nombreux fiefs. Elle en avait fait l'acquisition à Angoulême différents titres, soit par donation, soit par achat, soit par gage. Un exemple de situation d'évaluation en géographie type E3C : transformer un texte en croquis - la Silicon Valley | Histoire - Géographie - Enseignement moral et civique. […] Des donations de fiefs, de domaines, consistant en terres, bois, Le Puy de décimes1 et de droits féodaux divers, lui sont faites et s'inspirent de Bordeaux Bergerac en-Velay différents motifs (réparation de torts, religion, canonicat à obtenir dans Cahors l'abbaye, sépulture à s'assurer dans son cimetière etc). De même les Agen églises principales que possédait Saint Sernin en dehors de Toulouse reçoivent aussi des biens pour ces mêmes raisons. Nîmes Toulouse Nous voyons ensuite l'abbaye faire de nombreux achats, acheter par Pau exemple un domaine à Saint-Caprais2, des droits sur un moulin ou un Narbonne Foix domaine, l'église de Launaguet et toutes ses appartenances etc. 100 km Assez riche en argent, elle prêtait.
Etude De Cas Toulouse Et Les Hautes Technologies St
Master thesis Résumé: Alors que l'étalement urbain suit son cours, les controverses autour de la ville dense comme modèle de ville durable peinent à construire une vision partagée. Une approche technique par les densités permet-elle de définir une ville agréable, humaine? L'intensité urbaine se présente aujourd'hui comme le nouveau paradigme en vigueur. Dans quelle mesure cette notion traduit-elle mieux que la densité la ville durable de demain? Ce mémoire tente de répondre à cette problématique à travers l'étude des perceptions de l'intensité urbaine et son rôle dans le projet urbain avec une étude de cas sur Toulouse. Étude de cas : Un espace de production à dominante industrielle, l'Aerospace Valley- Première- Géographie - Maxicours. Contributor: Toulouse Ensa Connect in order to contact the contributor Submitted on: Thursday, November 5, 2015 - 2:23:30 PM Last modification on: Friday, October 23, 2020 - 4:36:10 PM Long-term archiving on:: Saturday, February 6, 2016 - 11:23:53 AM
Table des matières Introduction Présentation du langage R 1. Présentation du langage R 1-1. Bref historique 1-2. Description sommaire de R 1-3. Interfaces 1-4. Stratégies de travail 1-5. Éditeurs de texte et environnements intégrés 1-6. Anatomie d'une session de travail 1-7. Répertoire de travail 1-8. Consulter l'aide en ligne 1-9. Où trouver de la documentation 1-10. Exemples 1-11. Exercices Bases du langage R 2. Bases du langage R 2-1. Commandes R 2-2. Conventions pour les noms d'objets 2-3. Les objets R 2-3-1. Modes et types de données 2-3-2. Longueur 2-3-3. Ecrire une fonction en R - Création fonction - Tuto R. Objet spécial NULL 2-3-4. Valeurs manquantes, indéterminées et infinies 2-3-5. Attributs 2-4. Vecteurs 2-5. Matrices et tableaux 2-6. Listes 2-7. Data frames 2-8. Indiçage 2-9. Exemples 2-10. Exercices Opérateurs et fonctions 3. Opérateurs et fonctions 3-1. Opérations arithmétiques 3-2. Opérateurs 3-3. Appels de fonctions 3-4. Quelques fonctions utiles 3-4-1. Manipulation de vecteurs 3-4-2. Recherche d'éléments dans un vecteur 3-4-3.
Créer Fonction Recherche
Exemple pour la fonction factor: y <- c("M", "F", "F", "M", "F") y # [1] "M" "F" "F" "M" "F" yf <- factor(y) yf # [1] M F F M F # Levels: F M Il est possible de regarder les attributs de ce yf. attributes(yf) # $levels # [1] "F" "M" # $class # [1] "factor" levels(yf) nlevels(yf) # [1] 2 On peut renommer les modalités lors de la construction du facteur: levels(yf) <- c("Femme", "Homme") # [1] Homme Femme Femme Homme Femme # Levels: Femme Homme Et à présent, un exemple avec la fonction: salto <- c(1:5, 5:1) salto # [1] 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1 salto. f <- (salto) salto.
Créer Fonction R Word
Ceci est faisable via la fonction names: names(maliste) # pas de nom actuellement, la fonction retourne un NULL # NULL names(maliste) <- c("vec", "mat") names(maliste) # [1] "vec" "mat" Il est également possible de créer une liste en partant d'une liste vide. li <- list() li # list() li[[1]] <- 1:4 # [1] 1 2 3 4 li$nouv <- matrix(1:4, nrow=2) # $nouv # [2, ] 2 4 Comme la première composante n'a pas de nom, on retrouve [[1]] dans l'affichage de la liste puis la composante nouv. names(li) # [1] "" "nouv" et les attributs de cette liste sont les noms. Fonctions utiles applicables sur des listes Comme les objets d'une liste n'ont pas forcément le même type, il n'est pas possible de faire des calculs entre plusieurs listes. Néanmoins, il existe quelques fonctions valides et utiles: lapply applique une fonction (comme la moyenne, la variance, etc. ) successivement à chacune des composantes. Utilisez les facteurs - Initiez-vous au langage R pour analyser vos données - OpenClassrooms. unlist(maliste) crée un seul vecteur contenant tous les éléments de la liste. Les éléments d'un vecteur étant nécessairement du même mode, il faut faire attention à la conversion automatique pratiquée par R. c(liste1, liste2) concatène deux listes.
Utiliser des facteurs pour mieux représenter la réalité Lors de vos analyses statistiques, vous allez être confronté à de nombreuses variables qualitatives codées différemment: sous forme de vecteurs de caractères (comme des stations météo, etc. ); sous forme de vecteurs numériques (comme des CSP où chaque numéro correspond à une catégorie particulière, par exemple 1: ouvriers; 2: cadres; etc. ). Les facteurs vont nous permettre de mieux faire comprendre à R que nous manipulons des variables qualitatives. Prenons l'exemple d'une variable X comportant des numériques: X <- c(rep(10, 3), rep(12, 2), rep(13, 4)) X # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 Déterminer le type de données d'un vecteur Il existe deux méthodes classiques pour savoir si un objet de type vecteur est une variable quantitative ou une variable qualitative sans afficher la totalité du vecteur. Créer fonction r style. La première consiste à interroger R sur le type: (X) # [1] FALSE meric(X) # [1] TRUE La seconde consiste à effectuer un résumé de la variable ( summary).