Election Vélo Route De L’année 2016 À Gap - Le Cycle.Fr — Mémo Sur Les Fonctions Lapply, Sapply, Tapply, Apply - Delladata

Le Club des villes et territoires cyclables demande que cette étude soit mise à jour et enrichie de nouvelles observations, y compris au niveau européen et que ce travail soit engagé à l'occasion du démarrage de la seconde phase du Plan d'action pour les mobilités actives. En attente des décrets d'application Le Gouvernement avait inscrit le vélo et les mobilités actives dans sa feuille de route environnementale pour 2015, présentée le 4 février 2015, en incitant les entreprises à encourager l'usage du vélo auprès leurs salariés. Pourtant, à ce jour, les décrets d'application des articles 39 et 50 de la Loi pour la transition énergétique ne sont toujours pas publiés alors que l'indemnité kilométrique vélo (art 50) est en vigueur depuis le 1er juillet 2015 et l'exonération fiscale pour l'achat de flottes vélo par les entreprises (art 39) depuis le 1er janvier 2016. Ces deux mesures attendues par les salariés et les entreprises, adoptées grâce à la mobilisation des parlementaires vélo et du Club des villes et territoires cyclables, ne peuvent donc pas être mises en œuvre par les entreprises dans les conditions prévues par la Loi publiée au Journal officiel le 18 août 2015.

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Ensemble, ces deux Clubs lancent aujourd'hui la Plateforme du vélo et des mobilités actives qui réunit l'ensemble des acteurs: filière industrielle, acteurs économiques, usagers, collectivités, développeurs, Etat. Avec le soutien du ministère de l'Écologie et du développement durable, elle permet de mettre en évidence et de développer l'innovation dans le champ des mobilités actives, le gisement économique et le potentiel collaboratif pour les territoires ainsi que la modernisation de l'action publique. Elle prend en compte les orientations définies au Plan d'action français pour l'ouverture des données et les recommandations du rapport présenté en mars 2015 sur l'ouverture des données transport. La publication de Cycling made in France en juin dernier, à l'occasion de Velo-City à Nantes, a été l'acte fondateur de cette démarche pour mettre en place une véritable filière économique montrant le poids et le potentiel de l'écosystème vélo et des mobilités actives. La démarche sera étendue aux autres modes actifs et notamment à la marche.

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Très varié, le parcours 2016 organisé pour l'élection du Vélo route de l'année faisait la part belle aux ascensions, puisqu'on ne dénombrait pas moins de cinq montées par tour de 23, 4 km. C'était un circuit idéal pour mettre en lumière les capacités des vélos sélectionnés, d'autant que les périodes de repos étaient rares… Un dossier complet sur les 5 finalistes Pour chaque finaliste, retrouvez les votes du jury autour de 3 critères: esthétique, comportement, équipements: 10 pages détaillant 5 belles machines et réactions du jury face aux essais. Le dossier « élection vélo route 2016 » est disponible dans Le Cycle 472, en kiosque le 20 mai 2016. Les coulisses de l'élection: Retrouvez la vidéo complète sur le déroulé de l'élection et les essais! Découvrez les différentes étapes de l'événement! LE DÉBAT DU MOIS Participez Romain Bardet a-t-il raison de faire l'impasse sur le Tour de France pour se consacrer au Giro? OUI NON BOUTIQUE En kiosque BOUTIQUE Abonnement

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Le programme « DÉFInnovation mobilités actives » organisé par le Club des villes et territoires cyclables, en partenariat avec la FING (Fondation internet nouvelle génération) et avec le soutien de l'Ademe, s'inscrit dans cette démarche d'ouverture et sera désormais lié à la Plateforme des mobilités actives. En ce début d'année, la seconde phase du programme est lancée sous la forme d'un appel à idées auprès d'entreprises, start up, porteurs de projets, concepteurs, associations, agences d'urbanisme et collectivités locales pour développer des services innovants mobilisant le numérique au service des mobilités actives, autour de 3 défis: - rendre les livraisons actives, - partager l'utilisation du vélo privé, - inventer un système d'info-services vélo. Les candidats bénéficieront de coaching d'experts et de mise en réseau et participeront à un accélérateur de projets. Dans la 3ème phase qui se déroulera au second semestre 2016, 3 ou 4 projets seront retenus pour des expérimentations qui associeront des territoires.

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Cette nouvelle production se tiendra du 26 avril au 1er mai à Levens (Alpes-Maritimes). C'est la Métropole de Nice Côte d'Azur qui sera notre partenaire pour la localisation des parcours de tests lors de la deuxième phase de ce rendez-vous, celle des essais des vélos. L'élection du Vélo route de l'année reprend les mêmes principes de fonctionnement que les années précédentes: à savoir une fi nale à 5 vélos testés par 10 jurés. L'élection du Gravel de l'année sera réalisée sur un format plus compact avec 4 jurés qui départageront 3 modèles de gravel en finale. 24 FABRICANTS EN LICE Nous vous présentons dans ce numéro les modèles route et gravel que les fabricants ont présentés. Selon le règlement, le vélo route qui candidate comporte un prix public maximum constaté en magasin de 7 000 € (sans pédales) et de 4 500 € (sans pédales) pour le gravel. Nous vous invitons donc à voter, vous lecteurs du Cycle, pour les 3 vélos que vous voulez voir s'affronter en finale. La rédaction votera pour 2 autres modèles, portant ainsi à cinq le nombre de machines finalistes.

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Pour en savoir plus: 3 articles consacrés à la vélo-école du CC37 paru dans la Nouvelle République (édition du 11/11/2016): « Il n'y a pas d'âge pour enfourcher un vélo » « Françoise veut accompagner son mari » La phrase: « Quoi? Tout le monde ne sait pas faire de vélo? » Le reportage intitulé « Tous en selle à l'école du vélo! » et paru dans TMV n° 225, daté du 21/09/2016, pp. 30-31, La page du site web du CC37 consacrée à la vélo-école. Navigation de l'article

Une terre riche, porteuse de promesses pour les hommes qui savent la travailler et l'amadouer. L'appli Balades en Bourgogne: une appli qui marche... et qui roule bien! Cette récente application permet de découvrir la richesse des paysages et du patrimoine côte-d'orien à travers une centaine de randonnées pédestres géo-guidées et interactives. Des balades « coup de coeur », aux contenus riches et variés sont proposés dans le secteur des Climats, autour d'Alésia et à Montbard, la cité de Buffon. Nouveauté: en 2016, les voies vertes et véloroutes, soit 240 kilomètres de pistes cyclables, y ont été ajoutées pour le bonheur des cyclotouristes. Téléchargeable gratuitement sur l'Appstore et Google Play.

Dans l'exemple que tu a pris c'est déjà une utilisation plus complexe de sapply puisqu'il est imbriqué dans une fonction. IL y a plus simple pour comprendre le fonctionnement. Par exemple, crée toi une liste de vecteur et tu pourras tenter la commande: ou encore sur un tableau de donnée (un est une liste) si tu fais la même commande qu'au dessus tu auras la moyenne par colonne. Je ne vois pas quoi te dire de plus pour le moment. :) jean lobry Messages: 722 Enregistré le: 17 Jan 2008, 20:00 Contact: Message par jean lobry » 13 Oct 2008, 16:05 Bonjour, la fonction sapply() fait en fait appel à la fonction lapply() et essaye de simplifier le résultat en, typiquement, un vecteur. Lapply sous roche. Donc le plus simple pour comprendre sapply() c'est de commencer à jouer avec lapply() qui va appliquer une même fonction à une liste. Comme les objets de la classe sont aussi des listes, on peut faire par exemple: Code: Tout sélectionner data(rock) lapply(rock, mean) colMeans(rock) sapply(rock, mean) Amicalement, Jean Retourner vers « Questions en cours » Qui est en ligne Utilisateurs parcourant ce forum: Aucun utilisateur enregistré et 0 invité

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936 ## iris$Species: virginica ## [1] 6. 588 On peut aussi employer cette syntaxe: with(iris, tapply(, Species, mean)) ## 5. 588 Et comme précédemment, si la fonction employée nécessite des arguments supplémentaires, on les ajoute après la virgule: res <- with(iris, tapply(, Species, quantile, probs=c(0. 75))) ## $setosa ## 4. 8 5. 2 ## $versicolor ## 5. 6 6. 3 ## $virginica ## 6. 225 6. 900 ## [1] "array" La fonction apply permet d'appliquer une fonction sur toutes les lignes ou toutes les colonnes d'un data frame (ou une matrice). Lapply sous r mon compte. Si on souhaite appliquer la fonction sur les lignes, on va spécifier l'argument MARGIN=1 (en pratique, on utilise que le 1 en second argument de la fonction). De la même manière, si on souhaite appliquer la fonction sur les colonnes, on va spécifier l'argument MARGIN=2 (là encore, en pratique, on utilise que le 2 en second argument de la fonction) Par exemple ici, si on souhaite faire la moyenne des 4 premières variables du jeu de données iris, sur les 10 premières lignes: res <- apply(iris[1:10, 1:4], 1, mean, ) ## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ## 2.

Fonction lapply() La fonction lapply() est utile pour effectuer des opérations sur des objets de liste et renvoie un objet de liste de même longueur que l'ensemble d'origine. lappy() renvoie une liste de longueur similaire à l'objet de liste d'entrée, dont chaque élément est le résultat de l'application de FUN à l'élément correspondant de la liste. lapply() prend une liste, un vecteur ou un cadre de données en entrée et donne une sortie en liste. lapply(X, FUN)Arguments:-X: A vector or an object-FUN: Function applied to each element of x l dans lapply() représente la liste. La différence entre lapply() et apply() réside dans le retour de sortie. Le retour de lapply() est une liste. lapply() peut être utilisé pour d'autres objets comme les cadres de données et les listes. Comment appliquer une fonction à une liste ? : lapply ; sapply ? - Astuces et scripts R. La fonction lapply() n'a pas besoin de MARGIN. Un exemple très simple peut être de changer la valeur de la chaîne de caractères d'une matrice en minuscule avec la fonction tolower. Nous construisons une matrice avec le nom des films célèbres.

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Nous comparons les deux résultats avec la fonction identical(). below_ave <- function(x) { ave <- mean(x) return(x)}dt_s<- sapply(dt, below_ave)dt_l<- lapply(dt, below_ave)identical(dt_s, dt_l) ## TRUE Fonction tapply() tapply() calcule une mesure (moyenne, médiane, min, max, etc…) ou une fonction pour chaque variable facteur dans un vecteur. C'est une fonction très utile qui vous permet de créer un sous-ensemble d'un vecteur, puis d'appliquer certaines fonctions à chacun de ce sous-ensemble. Une partie du travail d'un data scientist ou de chercheurs consiste à calculer des résumés de variables. Par exemple, mesurer la moyenne ou regrouper des données en fonction d'une caractéristique. La plupart des données sont regroupées par ID, ville, pays, etc. Le fait de résumer par groupe révèle des modèles plus intéressants. Pour comprendre comment cela fonctionne, utilisons le jeu de données de l'iris. Lapply sous r studio. Ce dataset est très célèbre dans le monde de l'apprentissage automatique. Le but de ce dataset est de prédire la classe de chacune des trois espèces de fleurs: Sepal, Versicolor, Virginica.

La fonction tapply() permet d'appliquer une fonction à un vecteur selon les modalités d'un facteur. Mémo sur les fonctions lapply, sapply, tapply, apply - DellaData. Cette fonction prend 3 arguments. Le premier argument spécifie un vecteur numérique sur lequel on veut appliquer la fonction, le deuxième argument spécifie la façon dont ce vecteur sera divisé en groupes (la division se fait sur la base des niveaux du second argument), le troisième argument spécifie la fonction qui sera appliquée à ces groupes. Voici un exemple: # on a 2 variables concernant 4 personnes: l'âge et le genre Age <- c(12, 15, 23, 29) # création de la variable Age Genre <- c("homme", "homme", "femme", "femme") # création de la variable Genre data <- (Age, Genre) # on met les 2 variables dans un tableau # On souhaite connaître l'âge moyen selon le genre tapply(data$Age, data$Genre, mean)

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Tout le code que tu as utilisé peut-être simplifier par le code suivant: Code: Tout sélectionner numero <- meric(gsub("\\D", "", deparse(substitute(var)), perl=T)) Maxime Message par matthieu faron » 22 Fév 2011, 10:06 J'avais donc mal compris le code que tu m'a donné. Maintenant tout marche parfaitement, Retourner vers « Questions en cours » Qui est en ligne Utilisateurs parcourant ce forum: Aucun utilisateur enregistré et 0 invité

Nous créons une fonction nommée avg pour calculer la moyenne du minimum et du maximum du vecteur. avg <- function(x) { ( min(x) + max(x)) / 2}fcars <- sapply(dt, avg)fcars Sortie ## speed dist## 14. 5 61. 0 La fonction sapply() est plus efficace que lapply() dans la sortie retournée parce que sapply() stocke les valeurs directement dans un vecteur. Dans l'exemple suivant, nous verrons que ce n'est pas toujours le cas. Nous pouvons résumer la différence entre apply(), sapply() et `lapply() dans le tableau suivant: lapply Fonction Arguments Objectif. Entrée apply apply(x, MARGIN, FUN) Appliquer une fonction aux lignes ou aux colonnes ou aux deux Cadre de données ou matrice vecteur, liste, tableau lapply(X, FUN) Appliquer une fonction à tous les éléments de l'entrée Liste, vecteur ou cadre de données liste sappy sappy(X FUN) vecteur ou matrice Trancher un vecteur Nous pouvons utiliser lapply() ou sapply() de manière interchangeable pour trancher un cadre de données. Nous créons une fonction, below_average(), qui prend un vecteur de valeurs numériques et renvoie un vecteur qui ne contient que les valeurs strictement supérieures à la moyenne.