Improves links robustness (#58)

* add notebook on decorrelation

* add spectral clustering

* normalize notebooks

* doc

* doc

* doc

* remove shell

* doc

* links

* rename function

Author: xadupre

.gitignore

@@ -55,6 +55,7 @@ _doc/practice/py-base/*.zip
 _doc/practice/tds-algo/facebook/*
 _doc/practice/tds-algo/*.txt
 _doc/practice/tds-algo/*.zip
+_doc/practice/tds-algo/image.png*
 _doc/practice/tds-base/*.txt
 _doc/practice/tds-base/*.csv
 _doc/practice/tds-base/*.zip

_doc/api/tools.rst

@@ -16,6 +16,11 @@ draw_diagram
 
 .. autofunction:: teachpyx.tools.draw_diagram
 
+draw_graph_graphviz
++++++++++++++++++++
+
+.. autofunction:: teachpyx.tools.graphviz_helper.draw_graph_graphviz
+
 total_size
 ++++++++++
 
@@ -27,6 +32,16 @@ profiling
 .. automodule:: teachpyx.tools.profiling
     :members:
 
+run_graphviz
+++++++++++++
+
+.. autofunction:: teachpyx.tools.graphviz_helper.run_graphviz
+
+run_subprocess
+++++++++++++++
+
+.. autofunction:: teachpyx.tools.graphviz_helper.run_subprocess
+
 video
 +++++
 

_doc/c_ml/rappel.rst

@@ -406,8 +406,7 @@ Ces trois algorithmes donnent trois exemples de temps différents,
 temps quadratique pour la recherche du plus court chemin,
 temps exponentiel et quasiment infini pour le voyageur
 du commerce, temps logarithmique pour la recherche  dichotomique.
-Pour vous exercer :
-`Algorithmes <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_1a.html#td-algorithmes>`_.
+Pour vous exercer : :ref:`l-algo`.
 
 .. index:: plus court chemin dans un graphe, Dijkstra
 
@@ -540,9 +539,8 @@ Si tous ces rappels vous sont connus, vous devriez être prêt
 * :ref:`2048 - stratégie gagnante <nbl-practice-py-base-classes_2048>`
 * :ref:`Programmation dynamique et plus court chemin <nbl-practice-tds-algo-plus_court_chemin>`
 * :ref:`Arbre et Trie <nbl-practice-tds-base-trie>`
-* `Spectral Clustering <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/graph_spectral_clustering.html>`_
-* `Décorrélation de variables aléatoires <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/notebooks/decorrelation.html>`_
-* `Challenges algorithmiques <http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_projects/helpsphinx/index.html#challenges>`_
+* :ref:`Spectral Clustering <nbl-practice-tds-algo-graph_spectral_clustering>`
+* :ref:`Décorrélation de variables aléatoires <nbl-practice-tds-algo-decorrelation>`
 
 Un dernier lien vers des exercices dont les questions sont plus détaillées et
 corrigées :ref:`l-examens-notes`.

_doc/conf.py

@@ -223,6 +223,7 @@
     "format": "https://pyformat.info/",
     "format style": "https://pyformat.info/",
     "garbage collector": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Ramasse-miettes_(informatique)",
+    "Graphviz": "https://graphviz.org/",
     "Holm-Bonferroni method": "https://en.wikipedia.org/wiki/Holm%E2%80%93Bonferroni_method",
     "HTML": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Hypertext_Markup_Language",
     "ICML 2016": "https://icml.cc/2016/index.html",

_doc/practice/algo-compose/paris_parcours.ipynb

@@ -39,17 +39,6 @@
     "On récupère les données sur Internet. Le paramètre `keep=200` garde seulement les 100 premières rues de Paris. Il faut remplacer cette valuer par `keep=-1` pour les garder toutes. Dans ce cas, l'exécution de ce notebook est longue. Les algorithmes ne sont pas nécessairement implémentés de façon très efficace."
    ]
   },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "import sys\n",
-    "\n",
-    "sys.path.append(\"/home/xadupre/github/teachpyx\")"
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 3,

_doc/practice/index_algo.rst

@@ -80,6 +80,8 @@ Les exercices suivants fonctionnent par pair énoncé et correction.
     tds-algo/puzzle_algo_1
     tds-algo/puzzle_algo_2
     tds-algo/plus_court_chemin
+    tds-algo/decorrelation
+    tds-algo/graph_spectral_clustering
 
 .. toctree::
     :maxdepth: 1
@@ -90,3 +92,5 @@ Les exercices suivants fonctionnent par pair énoncé et correction.
     tds-algo/puzzle_algo_1_correction
     tds-algo/puzzle_algo_2_correction
     tds-algo/plus_court_chemin_correction
+    tds-algo/decorrelation_correction
+    tds-algo/graph_spectral_clustering_correction