# Projet fictif : Impact des Pratiques Humaines sur le Karma ## Une Approche Microbiologique Quantique en Milieu Relativistique ## Résumé Ce projet de recherche (fictif) vise à explorer les liens potentiels entre les actions humaines, en particulier la consommation abusive de raclette, et leur karma, en se basant sur des principes de microbiologie quantique en milieu relativistique. L'objectif principal est de déterminer s'il existe une corrélation entre ces pratiques et la probabilité de réincarnation en limace. Les données pour cette expérience fictive sont générées et stockées au format JSON, tandis que l'analyse est effectuée en utilisant un code en Python comprenant plusieurs étapes, notamment la lecture de données et des analyses via différents modèles. ## Fonctionnement Le code est découpé en fonctions et permet de lire des données simulées sauvegardées au format JSON, de les analyser à l'aide de plusieurs modèles (linéaire, quadratique, sinusoidal) et d'afficher les données et le meilleur modèle. La fonction `main` permet d'utiliser le code en ligne de commande, en spécifiant le chemin vers le fichier JSON à analyser.
Graph pour Gitlab ```mermaid graph TD subgraph Lecture des Entrées A[Analyse des Arguments de Ligne de Commande] B[Lecture des Données à partir du Fichier JSON] end subgraph Comparaison des Modèles C[Conversion du Karma en Probabilité de Réincarnation] D[Ajustement du Modèle en Utilisant l'Ajustement de Courbe] D1[Modèle Linéaire] D2[Modèle Quadratique] D3[Modèle Sinusoïdal] E[Calcul de l'Erreur Quadratique Moyenne] F[Détermination du Meilleur Modèle] end subgraph Traçage G[Traçage des Données et des Prédictions du Modèle] end A --> B B --> C C --> D D --> D1 D --> D2 D --> D3 D1 --> E D2 --> E D3 --> E E --> F F --> G ```
Graph pour Sphinx ```{mermaid} graph TD subgraph Lecture des Entrées A[Analyse des Arguments de Ligne de Commande] B[Lecture des Données à partir du Fichier JSON] end subgraph Comparaison des Modèles C[Conversion du Karma en Probabilité de Réincarnation] D[Ajustement du Modèle en Utilisant l'Ajustement de Courbe] D1[Modèle Linéaire] D2[Modèle Quadratique] D3[Modèle Sinusoïdal] E[Calcul de l'Erreur Quadratique Moyenne] F[Détermination du Meilleur Modèle] end subgraph Traçage G[Traçage des Données et des Prédictions du Modèle] end A --> B B --> C C --> D D --> D1 D --> D2 D --> D3 D1 --> E D2 --> E D3 --> E E --> F F --> G ```
## Auteurs Team Formation Logicielle ## Contribution - Récupérer le code du projet - Proposer des améliorations via Merge requirements ## License Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Voir le fichier [LICENSE](LICENSE.md) ## Installation ```bash python -m venv --system-site-packages karma-env source ./karma-env/bin/activate pip install -r requirements.txt [deactivate] ``` ## Lancement python3 src/karma_analysis.py data/[votre_fichier_data] ## Problèmes restants - Pas ou peu de tests, typage. - Gestion des cas aux limites