onizuka_dj9zoh4au42azjx9_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_dj9zoh4au42azjx9_333.py

Version 1.0.0

Date de création 11/03/2026

Auteur / Demandeur Gemini (Généré à partir du code fourni)

Objectif principal Prédire et visualiser la croissance démographique de trois villes par régression linéaire.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Ce script analyse des données historiques de population pour trois villes (A, B et C) sur la période 2015-2023. Il utilise un modèle d’apprentissage automatique simple pour projeter ces tendances sur les 5 prochaines années et génère un graphique comparatif incluant les données réelles et les prévisions.

📌 Problème résolu

Il permet d’automatiser la projection de tendances démographiques linéaires à partir de jeux de données tabulaires et de fournir une aide à la décision visuelle.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.x

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution CLI (Script autonome)

📦 Dépendances / Librairies

pandas : Manipulation des données (DataFrame).

matplotlib : Génération du graphique statique.

sklearn (scikit-learn) : Moteur de régression linéaire.

numpy : Calculs numériques et gestion des matrices.

📥 ENTRÉES (INPUTS)

📂 Fichiers / Sources de données en entrée

Données internes : Le script contient un dictionnaire Python (data) converti en DataFrame, simulant un historique de 9 ans pour 3 villes.

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

Image ./prevision_urbaine.png Graphique montrant les courbes réelles (pleines) et prédites (pointillées).

Console Log texte Confirmation de la sauvegarde du fichier.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_dj9zoh4au42azjx9_333.py

📌 IMPORTS : pandas, matplotlib, sklearn, numpy.

📌 CONSTANTES / DATA : Dictionnaire data initial.

📌 FONCTIONS :

preparer_donnees() : Formate les colonnes pour scikit-learn.

predire_population() : Entraîne le modèle et génère les futurs points.

📌 MAIN (Logique globale) : Boucle de génération des tracés et export PNG.

🔧 Détail des fonctions principales

Fonction Paramètres Retour Rôle

preparer_donnees(col_ville) col_ville (str) X (array), y (array) Isole l’année (X) et la population (y) d’une ville.

predire_population(X, y) X, y, annees_futures (int) annees, predictions Entraîne la LinearRegression et calcule les valeurs futures.

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Étape 1 : Initialisation des données historiques dans un DataFrame Pandas.

Étape 2 : Boucle sur chaque ville définie dans la liste villes.

Étape 3 : Pour chaque ville, entraînement d’un modèle y=ax+b.

Étape 4 : Calcul des prévisions sur un horizon de n=5 ans.

Étape 5 : Superposition des courbes sur un graphique Matplotlib.

Étape 6 : Exportation du résultat final au format PNG.

🚨 GESTION DES ERREURS

Données manquantes : Non géré (le script suppose un dictionnaire complet).

Dépendances : Le script s’arrêtera avec une ImportError si les librairies tierces ne sont pas installées.

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : La croissance est supposée linéaire (le modèle ne prend pas en compte les saturations ou déclins non-linéaires).

Règle 2 : L’unité de temps est l’année civile.

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Cas nominal Données fournies Fichier PNG généré avec 6 courbes (3 réelles, 3 prévisions). ⬜ À tester

2 Ajout de ville Ajout ‘Ville_D’ Le script doit traiter la 4ème ville si ajoutée à la boucle. ⬜ À tester

📊 PERFORMANCES ATTENDUES

Temps d’exécution : < 2 secondes (pour ce volume de données). Consommation mémoire : Très faible (< 100 Mo). 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande Bash python onizuka_dj9zoh4au42azjx9_333.py 📋 Sortie attendue Plaintext [INFO] Graphique sauvegardé sous 'prevision_urbaine.png'