Finir de régler le problème plotly (#236)

* do not show

* Automated changes

* Automated changes

* more specific regex

* Automated changes

* Automated changes

* modifs de forme

* Automated changes

* Automated changes

Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>

build/tweak_markdown.py

@@ -16,7 +16,7 @@ def replace_shortcode_tabs(content):
 
 def tweak_js_plotly(content):
     content2 = re.sub(
-        r'<script type="text/javascript">\n([\S\s]*)</script>\n',
+        r'<script type="text/javascript">\n\s*window([\S\s]*)</script>\n',
         '',
         content)
     return content2
@@ -32,16 +32,16 @@ def clean_write_file(fl):
     add_text = '\n\n<script src="https://d3js.org/d3.v7.min.js"></script>\n<script src="https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js"></script>'
     yaml, text = content.split('---\n', 2)[1:]
     if re.search("plotly: true", yaml) is not None:
-        print(f"Tweaking {fl}")
+        print(f"Tweaking {fl} using YAML header")
         content = "---\n"+ yaml + "---\n" \
             + add_text+"\n"+text
     else:
         print(f"File {fl}: nothing to do")
-#    if re.search(
-#        r'<script type="text/javascript">\n([\S\s]*)</script>\n',
-#        content) is not None:
-#        print("plotly detected")
-#        content = tweak_js_plotly(content)
+    if re.search(
+        r'<script type="text/javascript">\n\s*window.P([\S\s]*)</script>\n',
+        content) is not None:
+        print("quarto added plotly detected: removed")
+        content = tweak_js_plotly(content)
     write_file(fl, content)
 
 list_files = glob.glob("./content/course/**/index.md", recursive=True)

content/course/modelisation/0_preprocessing/index.qmd

@@ -3,7 +3,6 @@ title: "Préparation des données pour construire un modèle"
 date: 2020-10-15T13:00:00Z
 draft: false
 weight: 10
-plotly: true
 output: 
   html_document:
     keep_md: true
@@ -24,6 +23,7 @@ summary: |
   dépend fortement de ce travail préalable de preprocessing.
   Beaucoup de méthodes sont disponibles dans scikit, ce qui rend ce travail
   moins fastidieux. 
+plotly: true
 ---
 
 ```{python}
@@ -138,10 +138,6 @@ plt.axis('off')
 # plt.show()
 ```
 
-```{python}
-ax.get_figure()
-```
-
 
 Les cartes choroplèthes peuvent donner une impression fallacieuse ayant servi 
 de justification pour contester les résultats du vote. En effet, un biais
@@ -213,16 +209,12 @@ fig_plotly.update_layout(
         geo = {"scope": 'usa', "landcolor": 'rgb(217, 217, 217)'}
     )
 
-fig_plotly.show()
-```
-
-
-```{python}
-#| include: false
+# Pour inclusion sur site web
 fig_plotly.write_json("people_vote.json")
 ```
 
-
+Les cercles proportionnels permettent ainsi à l'oeil de se concentrer sur les 
+zones les plus denses et non sur les grands espaces.
 
 ## Explorer la structure des données
 
@@ -304,20 +296,23 @@ ax
 ```{python scatter_matrix_plotly}
 #| include: false
 #| echo: false
+#| output: hide
  
 # 4. Matrice de corélation avec plotly
 import plotly
 import plotly.express as px
 htmlsnip2 = px.scatter_matrix(df2)
 htmlsnip2.update_traces(diagonal_visible=False)
-# Pour inclusion dans le site web
-htmlsnip2.write_json("scatter_matrix.json")
 
+# Pour inclusion dans le site web
+htmlsnip2.write_json("scatter.json")
 ```
 
 {{% /box %}}
 
-{{< chart data="scatter_matrix" >}}
+La matrice de corrélation devrait avoir l'aspect suivant:
+
+{{< chart data="scatter" >}}