Corrélation n’est pas causalité

Je tente aujourd’hui une petite expérience à mi-chemin entre la programmation et la littérature scientifique.

Je voulais en effet tester le concept de « literate programming » depuis quelques temps déjà et ce n’est que récemment que j’ai trouvé des outils convaincants pour m’y mettre.

J’ai donc sauté le pas, en faisant une  mini-librairie Python illustrant les concepts d’autocovariance et d’autocorrelation ainsi que leur calculs par transformée de Fourier:

Literate Musing > Autocorrelations

Le sujet n’a rien de révolutionnaire donc, mais il s’agit de bouts de code qu’il faut souvent réimplémenter en traitement d’image et où chaque implémentation possède ses biais statistiques qu’il n’est pas toujours facile de se remémorrer rapidement. Le document en question devrait au moins (me) permettre de retrouver ces info rapidement.

C’est aussi un sujet qui était très présent dans mes travaux de thèse… une thèse soutenue il y a deux ans tout juste, y’aurait-il un lien de causalité ?

:)

Pour finir, côté technique, les « outils convaincants » ont été les suivants:

  • Serge

    Merci pour l’info. Je connaissais sphinx mais la combinaison avec pylit est une belle découverte.

    Il n’y a plus qu’à lancer la formation au labo et espérer une belle augmentation de la documentation des modules :-) (c’est pas gagné…)

    Sinon j’espère que tu vas bien….