onizuka_djoq5tlhxwvtztna_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_djoq5tlhxwvtztna_333.py

Version 1.0.0

Date de création 11/03/2026

Auteur / Demandeur IA Générée (Gemini)

Objectif principal Analyser la croissance démographique historique de trois villes et prédire leur population future via une régression linéaire.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Le script traite des données de population pour trois villes distinctes (A, B et C) sur la période 2015-2023. Il calcule une tendance linéaire pour chaque ville afin de projeter la croissance sur les 5 prochaines années et génère une visualisation graphique comparative (réel vs prédiction).

📌 Problème résolu

Ce script permet d’automatiser la modélisation statistique simple pour l’aménagement urbain ou l’analyse démographique, transformant des données brutes en projections visuelles exploitables.

⚙️ 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.

sklearn (scikit-learn) : Modélisation par régression linéaire.

numpy : Calculs numériques et manipulation de tableaux.

📥 ENTRÉES (INPUTS)

📂 Fichiers / Sources de données en entrée

Type Chemin / Format Description

Dictionnaire Interne data (Hardcoded) Contient les années et les populations des Villes A, B et C.

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

Image (PNG) prevision_urbaine.png Graphique montrant les courbes réelles et les pointillés de prédiction.

Console Standard Output Message de confirmation de la sauvegarde du fichier.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_djoq5tlhxwvtztna_333.py

│

├── 📌 IMPORTS (pandas, plt, sklearn, numpy)

├── 📌 DONNÉES FICTIVES (Dictionnaire data)

├── 📌 FONCTIONS

│ ├── preparer_donnees() → Extraction et remodelage des vecteurs X et y.

│ └── predire_population() → Entraînement du modèle et calcul des futures valeurs.

└── 📌 LOGIQUE PRINCIPALE (Boucle de génération de graphiques et sauvegarde)

🔧 Détail des fonctions principales

Fonction Paramètres Retour Rôle

preparer_donnees(col_ville) col_ville (str) X (array), y (array) Prépare les axes pour Scikit-Learn.

predire_population(X, y) X, y, annees_futures annees, predictions Entraîne la régression et prédit N années.

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Initialisation : Chargement des données dans un DataFrame Pandas.

Itération : Pour chaque ville définie :

Extraction des données historiques.

Ajustement (fit) d’une droite de régression de type y=ax+b.

Calcul des points pour les 5 années suivant la dernière donnée connue.

Visualisation :

Tracé des lignes pleines (données réelles).

Tracé des lignes pointillées (prévisions).

Export : Enregistrement du résultat final au format PNG.

🚨 GESTION DES ERREURS

Actuelle : Aucune gestion explicite (try/except). Le script suppose que les données sont complètes et au bon format.

Risque : Si une colonne de ville est manquante, une KeyError sera levée.

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : La prédiction est strictement linéaire (ne prend pas en compte les facteurs externes complexes).

Règle 2 : La fenêtre de prédiction par défaut est fixée à 5 ans.

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Cas nominal Données par défaut Image générée avec 6 courbes au total. ⬜ À tester

2 Modification Ville Ajout « Ville_D » Le script doit être mis à jour manuellement dans la liste villes. ⬜ À tester

📊 PERFORMANCES ATTENDUES

Temps d’exécution : < 2 secondes (très léger). Consommation mémoire : < 100 Mo. 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande Bash python onizuka_djoq5tlhxwvtztna_333.py 📋 Exemple de sortie attendue Plaintext [INFO] Graphique sauvegardé sous 'prevision_urbaine.png'