├── Highress_VIEW.ME.jpg ├── README.md ├── REAM_ME.txt ├── _config.yml ├── data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy ├── Dependencies.Cartopy │ ├── Cartopy-0.14.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl │ └── Shapely-1.5.17-cp35-cp35m-win_amd64.whl ├── READ_ME.txt ├── bird_migration_cartographic.py ├── bird_migration_daily_mean_speed.py ├── bird_migration_date.time.py ├── bird_migration_speed.py ├── bird_migration_trajectories_lat.long.py ├── bird_tracking.csv ├── code.jpegs_bird_migration │ ├── bird_migration_cartographic.JPG │ ├── bird_migration_daily_mean_speed.JPG │ ├── bird_migration_date.time.JPG │ ├── bird_migration_speed.JPG │ └── bird_migration_trajectories_lat.long.JPG └── figures_bird_migration │ ├── figure_1_Eric's_trajectory.png │ ├── figure_2_bird_trajectories.png │ ├── figure_3_speed.png │ ├── figure_4_time_stamp.png │ ├── figure_5_mean.avg.speed_perday.png │ └── figure_6_bird_cartographic.png ├── data-analysis project - 2 - social_network_analysis ├── READ_ME.txt ├── adj_allVillageRelationships_vilno_1.csv ├── adj_allVillageRelationships_vilno_2.csv ├── code.jpegs_social_network_analysis │ ├── descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.JPG │ ├── social_net_analysis_networkx_basic_manipulation.JPG │ ├── social_net_analysis_networkx_karate_kid_club.JPG │ ├── social_network_analysis_Erdos-Renyi_bernoulli.JPG │ ├── social_network_analysis_largest_connected_component.JPG │ └── social_network_analysis_plot_degree_distribution.JPG ├── descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.py ├── figures_social_network_analysis │ ├── figure_10_G1_LCC_village_1.png │ ├── figure_11_G2_LCC_village_2.png │ ├── figure_1_karate_club_graph_networkx.png │ ├── figure_2_bernoulli_error_ep2x_erdf_n_20_p_0.2.png │ ├── figure_3_bernoulli_correct_!ep2x_erdf_n_20_p_0.2.png │ ├── figure_4_bernoulli_erdf_n_50_p_0.08.png │ ├── figure_5_bernoulli_erdf_n_10_p_1.png │ ├── figure_6_Degree Distribution_n_500_p_0.08.png │ ├── figure_7_Degree Distribution_n_500_p_0.08_G123.png │ ├── figure_8_1.2_extra graph.png │ └── figure_9_descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.png ├── social_net_analysis_networkx_basic_manipulation.py ├── social_net_analysis_networkx_karate_kid_club.py ├── social_network_analysis_Erdos-Renyi_bernoulli.py ├── social_network_analysis_largest_connected_component.py └── social_network_analysis_plot_degree_distribution.py ├── data-analysis project - 3 - DNA_Translation ├── Capture.PNG ├── DNA_seq_altered.txt ├── DNA_sequence_original.txt ├── READ_ME.txt ├── amino_acid__seq_altered.txt ├── amino_acid_sequence_original.txt ├── code.jpegs_DNA_translation │ └── code_dna_seq.JPG ├── dna_seq.py └── figures_DNA_translation │ ├── dna_seq_with_formatting.JPG │ └── dna_seq_without_formatting.JPG ├── data-analysis project - 4 - kNN_algorithm ├── READ_ME.txt ├── code.jpegs_kNN_algorithm │ ├── kKK_predict+synthetic_points.JPG │ ├── kNN_distance_algorithm.JPG │ ├── kNN_majority_vote+nearest_neighbour.JPG │ ├── kNN_prediction_grids.JPG │ └── kNN_scikitlearn_vS_organic_on_IRIS.JPG ├── figures_kNN_algorithm │ ├── figure_1_points_in_space.png │ ├── figure_2_kNN.png │ ├── figure_3_prediction_grid.png │ ├── figure_4_kNN_IRIS_dataset.png │ └── figure_5_Iris_type_comparison.png ├── kKK_predict+synthetic_points.py ├── kNN │ ├── Kernel_Machine.svg.png │ └── KnnClassification.svg.png ├── kNN_distance_algorithm.py ├── kNN_majority_vote+nearest_neighbour.py ├── kNN_prediction_grids.py └── kNN_scikitlearn_vS_organic_on_IRIS.py ├── data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru ├── Books │ ├── English │ │ └── shakespeare │ │ │ ├── A Midsummer Night's Dream.txt │ │ │ ├── Hamlet.txt │ │ │ ├── Macbeth.txt │ │ │ ├── Othello.txt │ │ │ ├── Richard III.txt │ │ │ ├── Romeo and Juliet.txt │ │ │ └── The Merchant of Venice.txt │ ├── French │ │ ├── chevalier │ │ │ ├── L'enfer et le paradis de l'autre monde.txt │ │ │ ├── L'åle de sable.txt │ │ │ ├── La capitaine.txt │ │ │ ├── La fille des indiens rouges.txt │ │ │ ├── La fille du pirate.txt │ │ │ ├── Le chasseur noir.txt │ │ │ └── Les derniers Iroquois.txt │ │ ├── de Maupassant │ │ │ ├── Boule de Suif.txt │ │ │ ├── Claire de Lune.txt │ │ │ ├── Contes de la Becasse.txt │ │ │ ├── L'inutile beautÇ.txt │ │ │ ├── La Main Gauche.txt │ │ │ ├── La Maison Tellier.txt │ │ │ ├── La petite roque.txt │ │ │ ├── Le Horla.txt │ │ │ └── Œuvres complètes de Guy de Maupassant.txt │ │ ├── diderot │ │ │ ├── Ceci n'est pas un conte.txt │ │ │ ├── Entretien d'un päre avec ses enfants.txt │ │ │ ├── L'oiseau blanc.txt │ │ │ ├── Les deux amis de Bourbonne.txt │ │ │ └── Regrets sur ma vieille robe de chambre.txt │ │ └── sand │ │ │ ├── Jacques le fataliste et son maåtre.txt │ │ │ ├── L' Orco.txt │ │ │ ├── La Coupe; Lupo Liverani; Le Toast; Garnier; Le Contrebandier; La Ràverie Ö Paris.txt │ │ │ ├── La Marquise.txt │ │ │ ├── Le Piccinino.txt │ │ │ ├── Le poâme de Myrza.txt │ │ │ ├── Mattea.txt │ │ │ ├── Metella.txt │ │ │ ├── Oeuvres illustrÇes de George Sand.txt │ │ │ ├── Pauline.txt │ │ │ └── cora.txt │ ├── German │ │ ├── lessing │ │ │ ├── der freigeist.txt │ │ │ ├── der junge gelehrte.txt │ │ │ ├── die juden.txt │ │ │ ├── emilia galotti.txt │ │ │ ├── hamburgische dramaturgie.txt │ │ │ ├── minna von barnhelm.txt │ │ │ ├── miss sara sampson.txt │ │ │ └── philotas.txt │ │ ├── raimund │ │ │ ├── Das MÑdchen aus der Feenwelt.txt │ │ │ ├── Der Alpenkînig und der Menschenfeind.txt │ │ │ ├── Der Barometermacher auf der Zauberinsel.txt │ │ │ ├── Der Diamant des Geisterkînigs.txt │ │ │ ├── Der Verschwender.txt │ │ │ ├── Die gefesselte Phantasie.txt │ │ │ ├── Die unheilbringende Krone.txt │ │ │ └── Moisasurs Zauberfluch.txt │ │ ├── schiller │ │ │ ├── Der Neffe als Onkel.txt │ │ │ ├── Der Parasit, oder die Kunst, sein GlÅck zu machen.txt │ │ │ ├── Die Huldigung der KÅnste.txt │ │ │ ├── Die Jungfrau von Orleans.txt │ │ │ ├── Die Piccolomini.txt │ │ │ ├── Die Verschwîrung des Fiesco zu Genua.txt │ │ │ ├── Kabale und Liebe.txt │ │ │ ├── Turandot, Prinzessin von China.txt │ │ │ ├── Wallensteins Lager.txt │ │ │ ├── Wallensteins Tod.txt │ │ │ └── die braut von messina.txt │ │ └── shakespeare │ │ │ ├── Der Kaufmann von Venedig.txt │ │ │ ├── Ein Sommernachtstraum.txt │ │ │ ├── Hamlet.txt │ │ │ ├── Macbeth.txt │ │ │ ├── Othello.txt │ │ │ ├── Richard III.txt │ │ │ └── Romeo und Julia.txt │ └── Portuguese │ │ ├── Queir¢s │ │ ├── A Cidade e as Serras.txt │ │ ├── A Illustre Casa de Ramires.txt │ │ ├── A Rel°quia.txt │ │ ├── A correspondància de Fradique Mendes.txt │ │ ├── Cartas de Inglaterra.txt │ │ ├── O Mandarim.txt │ │ ├── O Primo Bazilio.txt │ │ ├── O crime do padre Amaro.txt │ │ └── Os Maias.txt │ │ ├── branco │ │ ├── A Filha do Arcediago.txt │ │ ├── A Neta do Arcediago.txt │ │ ├── A Queda d'um Anjo.txt │ │ ├── Agulha em Palheiro.txt │ │ ├── Amor de Perdição.txt │ │ ├── Amor de Salvação.txt │ │ ├── Annos de Prosa.txt │ │ ├── Carlota Angela.txt │ │ ├── Estrellas Funestas.txt │ │ ├── Estrellas Prop°cias.txt │ │ ├── Lagrimas Abenáoadas.txt │ │ ├── Livro de Consolação.txt │ │ ├── O Olho de Vidro.txt │ │ ├── O Regicida.txt │ │ ├── O que fazem mulheres.txt │ │ └── Scenas Contemporaneas.txt │ │ ├── dinis │ │ ├── A Morgadinha dos Cannaviaes.txt │ │ ├── Os fidalgos da Casa Mourisca.txt │ │ └── Uma fam°lia ingleza.txt │ │ └── shakespeare │ │ └── Hamlet.txt ├── READ_ME.txt ├── code.jpegs_books_eng.fre.port.ru │ ├── read_book.JPG │ ├── read_list_all_books_&_plot.JPG │ └── read_manipulate_strings.JPG ├── figures_books_eng.fre.port.ru │ ├── figure_1_plot_+_loglog.png │ └── figure_2_lang_comparison.png ├── read_book.py ├── read_list_all_books_&_plot.py └── read_manipulate_strings.py ├── data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh ├── READ_ME.txt ├── clustering_whiskies_by_flavour_profile.py ├── code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh │ ├── clustering_whiskies_by_flavour_profile.JPG │ ├── whiskies_comparing_correlation_matrices.JPG │ ├── whiskies_exploring_correlations.JPG │ └── whiskies_loading_&_inspecting_data.JPG ├── figures_wine_&_whiskies_bokeh │ ├── corlate-whisky.pdf │ ├── corlate-whisky_2.pdf │ ├── figure_1_clustering_whiskies_by_flavour_profile1.png │ ├── figure_2_clustering_whiskies_by_flavour_profile2.png │ ├── figure_3_whiskies_comparing_correlation_matrices1.png │ └── figure_4_whiskies_comparing_correlation_matrices2.png ├── regions.txt ├── whiskies.txt ├── whiskies_comparing_correlation_matrices.py ├── whiskies_exploring_correlations.py └── whiskies_loading_&_inspecting_data.py ├── data_analysis_bokeh_extra ├── bokeh_plot.png ├── bokeh_plot_2.png ├── bokeh_plot_2.py └── bokeh_plot_extra.py └── download.png /Highress_VIEW.ME.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/Highress_VIEW.ME.jpg -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Data-analysis 2 | 3 | Analyzing real data sets using libraries - numpy, pandas, scikit-learn etc in Python 3. Part of the Mooc that I did with HarvardX 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | I covered detailed articles in GeeksforGeeks for the same projects: 9 | 10 | [1. Tracking Bird Migration](https://www.geeksforgeeks.org/tracking-bird-migration-using-python-3/) 11 | 12 | [2. Tesxt Analysis/Books Frequency](https://www.geeksforgeeks.org/text-analysis-in-python-3/) 13 | 14 | [3. DNA Translation](https://www.geeksforgeeks.org/dna-protein-python-3/) 15 | 16 | [4. Whisky Clustering](https://www.geeksforgeeks.org/project-scikit-learn-whisky-clustering/) 17 | -------------------------------------------------------------------------------- /REAM_ME.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | ************************************************************************************************************** 4 | Amartya Ranjan Saikia (ar5saikia@gmail.com /amartyasaikia@acm.org) 5 | ************************************************************************************************************** 6 | 7 | Data Analysis projects as part of HarvardX course - PH526x Using Python for Research. 8 | 9 | ************************************************************************************************************** -------------------------------------------------------------------------------- /_config.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | theme: jekyll-theme-cayman -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/Dependencies.Cartopy/Cartopy-0.14.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/Dependencies.Cartopy/Cartopy-0.14.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/Dependencies.Cartopy/Shapely-1.5.17-cp35-cp35m-win_amd64.whl: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/Dependencies.Cartopy/Shapely-1.5.17-cp35-cp35m-win_amd64.whl -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/READ_ME.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Track the movement of three gulls(birds) namely - Eric, Nico & Sanne : dataset : https://inbo.carto.com/u/lifewatch/datasets 2 | 3 | One fascinating area of research uses GPS to track movements of animals. 4 | It is now possible to manufacturer a small GPS device that is solar charged, 5 | so you don't need to change batteries, and use 6 | it to track flight patterns of birds. 7 | The data for this case study comes from the LifeWatch INBO project. 8 | Several data sets have been released as part of this project. 9 | We will use a small data set that consists of migration data for three 10 | gulls named Eric, Nico, and Sanne. 11 | The csv file contains eight columns, and includes variables 12 | like latitude, longitude, altitude, and time stamps. 13 | In this case study, we will first load the data, 14 | visualize some simple flight trajectories, 15 | track flight speed, learn about daytime and much, much more. 16 | 17 | 18 | 19 | Order of Project subparts : 20 | 1.bird_migration_trajectories_lat.long.py 21 | 2.bird_migration_speed.py 22 | 3.bird_migration_date.time.py 23 | 4.bird_migration_daily_mean_speed.py 24 | 5.bird_migration_cartographic.py 25 | 26 | 27 | I did this project to accompany my learnings from HarvardX course - PH526x Using Python for Research. 28 | 29 | - Amartya Ranjan Saikia (amartyasaikia@acm.org/ar5saikia@gmail.com) -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/bird_migration_cartographic.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import cartopy.crs as ccrs 2 | import cartopy.feature as cfeature 3 | import matplotlib.pyplot as plt 4 | 5 | proj = ccrs.Mercator() #To move forward, we need to specify a specific projection that we're interested in using. 6 | 7 | plt.figure(figsize=(10,10)) 8 | ax = plt.axes(projections=proj) 9 | ax.set_extent((-25.0, 20.0, 52.0, 10.0)) 10 | ax.add_feature(cfeature.LAND) 11 | ax.add_feature(cfeature.OCEAN) 12 | ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) 13 | ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':') 14 | for name in bird_names: 15 | ix = birddata['bird_name'] == name 16 | x,y = birddata.longitude[ix], birddata.latitude[ix] 17 | ax.plot(x,y,'.', transform=ccrs.Geodetic(), label=name) 18 | plt.legend(loc="upper left") 19 | plt.show() 20 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/bird_migration_daily_mean_speed.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | import matplotlib.pyplot as plt 3 | import datetime 4 | import numpy as np 5 | 6 | #code from bird_migration_date.time ************************************* 7 | timestamps = [] 8 | for k in range(len(birddata)): 9 | timestamps.append(datetime.datetime.strptime(birddata.date_time.iloc[k][:-3], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) 10 | birddata["timestamp"] = pd.Series(timestamps, index = birddata.index) 11 | 12 | #code from bird_migration_date.time ************************************* 13 | data = birddata[birddata.bird_name == "Eric"] 14 | times = data.timestamp 15 | elapsed_time = [time-times[0] for time in times] 16 | elapsed_days = np.array(elapsed_time)/datetime.timedelta(days=1) 17 | 18 | next_day = 1 19 | inds = [] 20 | daily_mean_speed = [] 21 | for (i,t) in enumerate(elapsed_days): 22 | if t < next_day: 23 | inds.append(i) 24 | else: 25 | daily_mean_speed.append(np.mean(data.speed_2d[inds])) 26 | next_day += 1 27 | inds = [] 28 | 29 | plt.figure(figsize = (8,6)) 30 | plt.plot(daily_mean_speed, "rs-") 31 | plt.xlabel(" Day ") 32 | plt.ylabel(" Mean Speed (m/s) "); 33 | plt.show() 34 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/bird_migration_date.time.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | import matplotlib.pyplot as plt 3 | import datetime 4 | 5 | # >>>birddata.column #check the columns of dataset 6 | # >>>birddata.date_time[0:3] #check first few entries of date_time 7 | # >>>datetime.datetime.today() #returns the current Date (yy-mm-dd) & time (h:m:s) 8 | 9 | # >>>time_1 = datetime.datetime.today() 10 | # >>>time_2 = datetime.datetime.today() #enter this code waiting few seconds 11 | # >>>time_2-time_1 #you will get the measure of elapsed seconds as output,the resulting object is called date time time delta object 12 | 13 | # >>>date_str = birddata.date_time[0] 14 | # >>>date_str 15 | # >>>date_str[:-3] # slices/removes the UTC +00 coordinated time stamps 16 | # >>>datetime.datetime.strptime(date_str[:-3], "%Y-%m-%d %H:%M:%S") #the time stamp strings from date_str are converted to datetime object to be worked upon. 17 | 18 | timestamps = [] 19 | for k in range(len(birddata)): 20 | timestamps.append(datetime.datetime.strptime(birddata.date_time.iloc[k][:-3], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")) 21 | ''' 22 | The next step for me is to construct a panda series object 23 | and insert the timestamp from my Python list into that object. 24 | I can then append the panda series as a new column in my bird data data frame. 25 | ''' 26 | birddata["timestamp"] = pd.Series(timestamps, index = birddata.index) 27 | # >>>birddata.timestamp[4] - birddata.timestamp[3] #measure time difference between row 4 & 3 28 | 29 | ''' 30 | What I'd like to do next is to create a list that captures the amount of time 31 | that has elapsed since the beginning of data collection. 32 | ''' 33 | times = birddata.timestamp[birddata.bird_name == "Eric"] 34 | elapsed_time = [time-times[0] for time in times] 35 | 36 | #But how can we measure time in certain units, like hours or days? 37 | # >>>elapsed_time[1000]/datetime.timedelta(days=1) #output is the no of days have passed between these two points 38 | # >>>len(elapsed_time) # check the length of entries 39 | # >>>elapsed_time[19000]/datetime.timedelta(hours=1) #output is the no of hours have passed between these two points 40 | 41 | plt.plot(np.array(elapsed_time)/datetime.timedelta(days=1)) 42 | plt.xlabel(" Observation ") 43 | plt.ylabel(" Elapsed time (days) ") 44 | plt.show() 45 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/bird_migration_speed.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | import matplotlib.pyplot as plt 3 | import numpy as np 4 | 5 | ix = birddata.bird_name == "Eric" #storing the indices of the bird Eric 6 | speed = birddata.speed_2d[ix] 7 | # >>>plt.hist(speed) #[F.A.I.L.S] ,since we have non numeric numbers in the speed array 8 | # >>>plt.hist(speed[:10]) #plot a histogram using the first 10 observations of speed [works] 9 | # >>>np.isnan(speed) #>>>np.isnan(speed).any() #I am looking for any non number objects in the speed column using numpy's isnan function. 10 | # >>>np.sum(np.isnan(speed)) # I find out the count of non numeric entries, False=0 & True =1 from isnan() 11 | 12 | # >>>ind = np.isnan(speed) 13 | # >>>plt.hist(speed[~ind]) #we will include only those entries for which ind != True 14 | 15 | plt.figure(figsize = (8,4)) 16 | # >>>speed = birddata.speed_2d[birddata.bird_name == "Eric"] #step 5 & 6 combined 17 | ind = np.isnan(speed) 18 | plt.hist(speed[~ind], bins=np.linspace(0,30,20), normed=True) 19 | plt.xlabel(" 2D speed (m/s) ") 20 | plt.ylabel(" Frequency ") 21 | plt.show() 22 | 23 | 24 | ''' 25 | We can also plot a similar histogram using the pandas module instead of pyplot. 26 | The benefit of using pandas is that we do not have to deal with NaNs explicitly. 27 | Instead, all of that happens under the hood. 28 | 29 | NaNs - Not-a-Number 30 | 31 | >>>birddata.speed_2d.plot(kind='hist', range=[0,30]) 32 | >>>plt.xlabel("2D speed") 33 | >>>plt.savefig("hist_birdmig_speed.pdf") 34 | ''' 35 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/bird_migration_trajectories_lat.long.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import pandas as pd 2 | import matplotlib.pyplot as plt 3 | import numpy as np 4 | 5 | birddata = pd.read_csv("bird_tracking.csv") #make sure,you are in the right directory , check (>>>pwd) 6 | 7 | # >>>birddata.info() #look at basic info abot the data frame 8 | # >>>birddata.head() #look for first 5 rows in the data set 9 | # >>>birddata.tail() #look for last 5 rows in the data set 10 | 11 | bird_names = pd.unique(birddata.bird_name) #look at the unique names of the birds in the csv_file 12 | # >>>print(bird_name) 13 | 14 | ix = birddata.bird_name == "Eric" #storing the indices of the bird Eric 15 | x,y = birddata.longitude[ix], birddata.latitude[ix] 16 | plt.figure(figsize = (7,7)) 17 | plt.plot(x,y,"b.") 18 | # >>>plt.show() #if you want to check trajectory of "Eric" only 19 | 20 | ''' To look at all the birds trajectories, we plot each bird in the same plot ''' 21 | plt.figure(figsize = (7,7)) 22 | for bird_name in bird_names: 23 | ix = birddata.bird_name == bird_name #storing the indices of the bird Eric 24 | x,y = birddata.longitude[ix], birddata.latitude[ix] 25 | plt.plot(x,y,".", label=bird_name) 26 | plt.xlabel("Longitude") 27 | plt.ylabel("Latitude") 28 | plt.legend(loc="lower right") 29 | plt.show() 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_cartographic.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_cartographic.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_daily_mean_speed.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_daily_mean_speed.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_date.time.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_date.time.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_speed.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_speed.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_trajectories_lat.long.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/code.jpegs_bird_migration/bird_migration_trajectories_lat.long.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_1_Eric's_trajectory.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_1_Eric's_trajectory.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_2_bird_trajectories.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_2_bird_trajectories.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_3_speed.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_3_speed.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_4_time_stamp.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_4_time_stamp.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_5_mean.avg.speed_perday.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_5_mean.avg.speed_perday.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_6_bird_cartographic.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 1 - bird_migration_cartopy/figures_bird_migration/figure_6_bird_cartographic.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/READ_ME.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Social Network Analysis | Datasets - http://science.sciencemag.org/content/341/6144/1236498.full 2 | 3 | Many systems of scientific and societal interest 4 | consist of a large number of interacting components. 5 | The structure of these systems can be represented 6 | as networks where network nodes represent the components, 7 | and network edges, the interactions between the components. 8 | Network analysis can be used to study how pathogens, behaviors, 9 | and information spread in social networks, 10 | having important implications for our understanding of epidemics 11 | and the planning of effective interventions. 12 | In a biological context, at a molecular level, 13 | network analysis can be applied to gene regulation networks, signal 14 | transduction networks, protein interaction networks, and much, 15 | much more. 16 | This case study first introduces some basic concepts about networks, 17 | we'll then write a Python function to generate very simple random graphs, 18 | and finally, we'll analyze some basic properties of social networks collected in different rural villages in India. 19 | 20 | 21 | 22 | Order of Project subparts : 23 | 1.social_net_analysis_networkx_basic_manipulation.py 24 | 2.social_net_analysis_networkx_karate_kid_club.py 25 | 3.social_network_analysis_Erdos-Renyi_bernoulli.py 26 | 4.descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.py 27 | 5.social_network_analysis_plot_degree_distribution.py 28 | 6.social_network_analysis_largest_connected_component.py 29 | 30 | 31 | I did this project to accompany my learnings from HarvardX course - PH526x Using Python for Research. 32 | 33 | - Amartya Ranjan Saikia (amartyasaikia@acm.org/ar5saikia@gmail.com) -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_net_analysis_networkx_basic_manipulation.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_net_analysis_networkx_basic_manipulation.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_net_analysis_networkx_karate_kid_club.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_net_analysis_networkx_karate_kid_club.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_network_analysis_Erdos-Renyi_bernoulli.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_network_analysis_Erdos-Renyi_bernoulli.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_network_analysis_largest_connected_component.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_network_analysis_largest_connected_component.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_network_analysis_plot_degree_distribution.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/code.jpegs_social_network_analysis/social_network_analysis_plot_degree_distribution.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | import networkx as nx 3 | import matplotlib.pyplot as plt 4 | 5 | A1 = np.loadtxt("adj_allVillageRelationships_vilno_1.csv", delimiter=",") #np.loadtxt is used to read in the CSV files, the adjacency matrices. 6 | A2 = np.loadtxt("adj_allVillageRelationships_vilno_2.csv", delimiter=",") 7 | # now convert the adjacency matrices to graph objects. 8 | G1 = nx.to_networkx_graph(A1) 9 | G2 = nx.to_networkx_graph(A2) 10 | 11 | ''' 12 | let's count the number of nodes and the number of edges in the networks.In addition, each node has a total number of edges, 13 | its degree.Let's also calculate the mean degree for all nodes in the network. 14 | ''' 15 | def basic_net_stats(G): 16 | print("Number of nodes : %d" %G.number_of_nodes()) 17 | print("Number of edges : %d" %G.number_of_edges()) 18 | print("Average degree : %.2f" % np.mean(list(G.degree().values()))) 19 | 20 | basic_net_stats(G1) 21 | basic_net_stats(G2) 22 | 23 | plot_degree_distribution(G1) 24 | plot_degree_distribution(G2) 25 | plt.show() 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_10_G1_LCC_village_1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_10_G1_LCC_village_1.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_11_G2_LCC_village_2.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_11_G2_LCC_village_2.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_1_karate_club_graph_networkx.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_1_karate_club_graph_networkx.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_2_bernoulli_error_ep2x_erdf_n_20_p_0.2.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_2_bernoulli_error_ep2x_erdf_n_20_p_0.2.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_3_bernoulli_correct_!ep2x_erdf_n_20_p_0.2.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_3_bernoulli_correct_!ep2x_erdf_n_20_p_0.2.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_4_bernoulli_erdf_n_50_p_0.08.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_4_bernoulli_erdf_n_50_p_0.08.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_5_bernoulli_erdf_n_10_p_1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_5_bernoulli_erdf_n_10_p_1.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_6_Degree Distribution_n_500_p_0.08.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_6_Degree Distribution_n_500_p_0.08.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_7_Degree Distribution_n_500_p_0.08_G123.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_7_Degree Distribution_n_500_p_0.08_G123.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_8_1.2_extra graph.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_8_1.2_extra graph.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_9_descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 2 - social_network_analysis/figures_social_network_analysis/figure_9_descriptive_statistics_of_empirical_social_networks.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/social_net_analysis_networkx_basic_manipulation.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import networkx as nx 2 | 3 | G = nx.Graph() #we have an empty graph called G. 4 | G.add_node(1) # node no 1 has been added to our graph. 5 | G.add_nodes_from([2,3]) # add multiple nodes to graph,input is a list 6 | G.add_nodes_from(["u","v"]) #node labels can be strings as well 7 | # >>>G.nodes() # to check the nodes in graph 8 | G.add_edge(1,2) 9 | G.add_edge("u","v") 10 | G.add_edges_from([(1,3),(1,4),(1,5),(1,6)]) #python will add these non-existant nodes automatically 11 | G.add_edge("u","w") 12 | # >>>G.edges() # to check the edges in graph 13 | G.remove_node(2) #remove node no 2 from graph 14 | G.remove_nodes_from([4,5]) # removes multiple nodes from graph,input is a list 15 | G.remove_edge(1,3) 16 | G.remove_edges_from([(1,2),("u","v")]) 17 | 18 | G.number_of_nodes() #total no of nodes in graph 19 | G.number_of_edges() #total no of edges in graph 20 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/social_net_analysis_networkx_karate_kid_club.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import matplotlib.pyplot as plt 2 | import networkx as nx 3 | 4 | G = nx.karate_club_graph() 5 | nx.draw(G, with_labels=True, node_color="lightblue", edge_color="gray") 6 | plt.show() 7 | 8 | # >>>G.degree() #get access to node degree's(no of links) stores as a dict in networkx 9 | # >>>G.degree()[33] #gives the value(degree) for id 33 10 | # >>>G.degree(33) #gives the value(degree) for id 33 #same 11 | # >>>G.degree(0) is G.degree()[0] #True 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/social_network_analysis_Erdos-Renyi_bernoulli.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ''' 2 | Erdos-Renyi (E.R) random graph distribution model.It has 2(N,p) parameters.N is the number of nodes in 3 | the graph,and p is the probability for any pair of nodes to be connected by an edge. 4 | ''' 5 | from scipy.stats import bernoulli 6 | import networkx as nx 7 | # >>>bernoulli.rvs(p=0.2) #the rvs method to generate one single realization of a Bernoulli random variable. 8 | N = 20 #sample case 9 | p = 0.2 #sample case 10 | 11 | def er_graph(N, p): 12 | G = nx.Graph() 13 | G.add_nodes_from(range(N)) 14 | for node1 in G.nodes(): 15 | for node2 in G.nodes(): 16 | if node1 < node2 and bernoulli.rvs(p=p) == True: #>>>if bernoulli.rvs(p=p): is equally true since only if b.rvs==1 it will enter the loop 17 | G.add_edge(node1,node2) 18 | return G 19 | 20 | nx.draw(er_graph(50,0.08), node_size=40, node_color="gray") 21 | plt.show() 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/social_network_analysis_largest_connected_component.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import networkx as nx 2 | import numpy as np 3 | import matplotlib.pyplot as plt 4 | 5 | gen = nx.connected_component_subgraphs(G1) 6 | g = gen.__next__() 7 | # >>>type(g) 8 | # >>>g.number_of_nodes() 9 | # >>>len(gen.__next__()) #returns number of nodes in that subcomponent 10 | # >>>len(G1) #returns the total number of nodes in the graph 11 | 12 | G1_LCC = max(nx.connected_component_subgraphs(G1), key=len) 13 | G2_LCC = max(nx.connected_component_subgraphs(G2), key=len) 14 | # >>>len(G1_LCC) 15 | # >>>G1_LCC.number_of_nodes() 16 | ( G1_LCC.number_of_nodes() / G1.number_of_nodes() )*100 17 | # we see that 97.9% of all of the nodes of graph G1 are contained in the largest connected component. 18 | ( G2_LCC.number_of_nodes() / G2.number_of_nodes() )*100 19 | # we see that 92.4% of all of the nodes of graph G1 are contained in the largest connected component. 20 | 21 | plt.figure() 22 | nx.draw(G1_LCC, node_color = "red", edge_color = "gray", node_size = 20) 23 | # >>>plt.savefig("component.pdf") 24 | plt.figure() 25 | nx.draw(G2_LCC, node_color = "red", edge_color = "gray", node_size = 20) 26 | plt.show() 27 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 2 - social_network_analysis/social_network_analysis_plot_degree_distribution.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import matplotlib.pyplot as plt 2 | 3 | def plot_degree_distribution(G): 4 | plt.hist(list(G.degree().values()), histtype="step") 5 | plt.xlabel(" Degree $k$ ") 6 | plt.ylabel(" $P(k)$ ") 7 | plt.title(" Degree distribution ") 8 | 9 | G1 = er_graph(500,0.08) 10 | plot_degree_distribution(G1) 11 | G2 = er_graph(500,0.08) 12 | plot_degree_distribution(G2) 13 | G3 = er_graph(500,0.08) 14 | plot_degree_distribution(G3) 15 | plt.show() 16 | 17 | #1.2_extra graph 18 | #>>>G1 = er_graph(100, 0.03) 19 | #>>>plot_degree_distribution(G1) 20 | #>>>G2 = er_graph(100, 0.30) 21 | #>>>plot_degree_distribution(G2) 22 | #>>>plt.show() 23 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/Capture.PNG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 3 - DNA_Translation/Capture.PNG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/DNA_seq_altered.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | GGTCAGAAAAAGCCCTCTCCATGTCTACTCACGATACATCCCTGAAAACCACTGAGGAAGTGGCTTTTCA 2 | GATCATCTTGCTTTGCCAGTTTGGGGTTGGGACTTTTGCCAATGTATTTCTCTTTGTCTATAATTTCTCT 3 | CCAATCTCGACTGGTTCTAAACAGAGGCCCAGACAAGTGATTTTAAGACACATGGCTGTGGCCAATGCCT 4 | TAACTCTCTTCCTCACTATATTTCCAAACAACATGATGACTTTTGCTCCAATTATTCCTCAAACTGACCT 5 | CAAATGTAAATTAGAATTCTTCACTCGCCTCGTGGCAAGAAGCACAAACTTGTGTTCAACTTGTGTTCTG 6 | AGTATCCATCAGTTTGTCACACTTGTTCCTGTTAATTCAGGTAAAGGAATACTCAGAGCAAGTGTCACAA 7 | ACATGGCAAGTTATTCTTGTTACAGTTGTTGGTTCTTCAGTGTCTTAAATAACATCTACATTCCAATTAA 8 | GGTCACTGGTCCACAGTTAACAGACAATAACAATAACTCTAAAAGCAAGTTGTTCTGTTCCACTTCTGAT 9 | TTCAGTGTAGGCATTGTCTTCTTGAGGTTTGCCCATGATGCCACATTCATGAGCATCATGGTCTGGACCA 10 | GTGTCTCCATGGTACTTCTCCTCCATAGACATTGTCAGAGAATGCAGTACATATTCACTCTCAATCAGGA 11 | CCCCAGGGGCCAAGCAGAGACCACAGCAACCCATACTATCCTGATGCTGGTAGTCACATTTGTTGGCTTT 12 | TATCTTCTAAGTCTTATTTGTATCATCTTTTACACCTATTTTATATATTCTCATCATTCCCTGAGGCATT 13 | GCAATGACATTTTGGTTTCGGGTTTCCCTACAATTTCTCCTTTACTGTTGACCTTCAGAGACCCTAAGGG 14 | TCCTTGTTCTGTGTTCTTCAACTGTTGAAAGCCAGAGTCACTAAAAATGCCAAACACAGAAGACAGCTTT 15 | GCTAATACCATTAAATACTTTATTCCATAAATATGTTTTTAAAAGCTTGTATGAACAAGGTATGGTGCTC 16 | ACTGCTATACTTATAAAAGAGTAAGGTTATAATCACTTGTTGATATGAAAAGATTTCTGGTTGGAATCTG 17 | ATTGAAACAGTGAGTTATTCACCACCCTCCATTCTCT 18 | 19 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/DNA_sequence_original.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | GGTCAGAAAAAGCCCTCTCCATGTCTACTCACGATACATCCCTGAAAACCACTGAGGAAGTGGCTTTTCA 2 | GATCATCTTGCTTTGCCAGTTTGGGGTTGGGACTTTTGCCAATGTATTTCTCTTTGTCTATAATTTCTCT 3 | CCAATCTCGACTGGTTCTAAACAGAGGCCCAGACAAGTGATTTTAAGACACATGGCTGTGGCCAATGCCT 4 | TAACTCTCTTCCTCACTATATTTCCAAACAACATGATGACTTTTGCTCCAATTATTCCTCAAACTGACCT 5 | CAAATGTAAATTAGAATTCTTCACTCGCCTCGTGGCAAGAAGCACAAACTTGTGTTCAACTTGTGTTCTG 6 | AGTATCCATCAGTTTGTCACACTTGTTCCTGTTAATTCAGGTAAAGGAATACTCAGAGCAAGTGTCACAA 7 | ACATGGCAAGTTATTCTTGTTACAGTTGTTGGTTCTTCAGTGTCTTAAATAACATCTACATTCCAATTAA 8 | GGTCACTGGTCCACAGTTAACAGACAATAACAATAACTCTAAAAGCAAGTTGTTCTGTTCCACTTCTGAT 9 | TTCAGTGTAGGCATTGTCTTCTTGAGGTTTGCCCATGATGCCACATTCATGAGCATCATGGTCTGGACCA 10 | GTGTCTCCATGGTACTTCTCCTCCATAGACATTGTCAGAGAATGCAGTACATATTCACTCTCAATCAGGA 11 | CCCCAGGGGCCAAGCAGAGACCACAGCAACCCATACTATCCTGATGCTGGTAGTCACATTTGTTGGCTTT 12 | TATCTTCTAAGTCTTATTTGTATCATCTTTTACACCTATTTTATATATTCTCATCATTCCCTGAGGCATT 13 | GCAATGACATTTTGGTTTCGGGTTTCCCTACAATTTCTCCTTTACTGTTGACCTTCAGAGACCCTAAGGG 14 | TCCTTGTTCTGTGTTCTTCAACTGTTGAAAGCCAGAGTCACTAAAAATGCCAAACACAGAAGACAGCTTT 15 | GCTAATACCATTAAATACTTTATTCCATAAATATGTTTTTAAAAGCTTGTATGAACAAGGTATGGTGCTC 16 | ACTGCTATACTTATAAAAGAGTAAGGTTATAATCACTTGTTGATATGAAAAGATTTCTGGTTGGAATCTG 17 | ATTGAAACAGTGAGTTATTCACCACCCTCCATTCTCT -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/READ_ME.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Translate the DNA->RNA->Protein : dataset : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ | Nucleotide sample : (NM_207618.2) link - https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/NM_207618.2 2 | 3 | Life depends on the ability of cells to store, retrieve, and translate 4 | genetic instructions. 5 | These instructions are needed to make and maintain living organisms. 6 | For a long time, it was not clear what molecules 7 | were able to copy and transmit genetic information. 8 | We now know that this information is carried by the dioxyribonucleic acid 9 | or DNA in all living things. 10 | DNA is a discrete code physically present 11 | in almost every cell of an organism. 12 | We can think of DNA as a one dimensional string of characters 13 | with four characters to choose from. 14 | These characters are A, C, G, and T. They 15 | stand for the first letters with the four nucleotides used to construct DNA. 16 | The full names of these nucleotides are adenine, cytosine, guanine, 17 | and thymine. 18 | Each unique three character sequence of nucleotides, 19 | sometimes called a nucleotide triplet, corresponds to one amino acid. 20 | The sequence of amino acids is unique for each type of protein 21 | and all proteins are built from the same set of just 20 amino acids 22 | for all living things. 23 | Protein molecules dominate the behavior of the cell 24 | serving as structural supports, chemical catalysts, molecular motors, and so on. 25 | The so called central dogma of molecular biology 26 | describes the flow of genetic information in a biological system. 27 | Instructions in the DNA are first transcribed into RNA 28 | and the RNA is then translated into proteins. 29 | We can think of DNA, when read as sequences of three letters, 30 | as a dictionary of life. 31 | In this case study, we will first download a DNA strand as a text file 32 | from a public web-based repository of DNA sequences. 33 | We will then write code to translate the DNA sequence 34 | to a sequence of amino acids where each amino acid is 35 | represented by a unique letter. 36 | We will also download the amino acid sequence to check our solution. 37 | 38 | 39 | I did this project to accompany my learnings from HarvardX course - PH526x Using Python for Research. 40 | 41 | - Amartya Ranjan Saikia (amartyasaikia@acm.org/ar5saikia@gmail.com) -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/amino_acid__seq_altered.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | MSTHDTSLKTTEEVAFQIILLCQFGVGTFANVFLFVYNFSPIST 2 | GSKQRPRQVILRHMAVANALTLFLTIFPNNMMTFAPIIPQTDLKCKLEFFTRLVARST 3 | NLCSTCVLSIHQFVTLVPVNSGKGILRASVTNMASYSCYSCWFFSVLNNIYIPIKVTG 4 | PQLTDNNNNSKSKLFCSTSDFSVGIVFLRFAHDATFMSIMVWTSVSMVLLLHRHCQRM 5 | QYIFTLNQDPRGQAETTATHTILMLVVTFVGFYLLSLICIIFYTYFIYSHHSLRHCND 6 | ILVSGFPTISPLLLTFRDPKGPCSVFFNC -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/amino_acid_sequence_original.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | MSTHDTSLKTTEEVAFQIILLCQFGVGTFANVFLFVYNFSPIST 2 | GSKQRPRQVILRHMAVANALTLFLTIFPNNMMTFAPIIPQTDLKCKLEFFTRLVARST 3 | NLCSTCVLSIHQFVTLVPVNSGKGILRASVTNMASYSCYSCWFFSVLNNIYIPIKVTG 4 | PQLTDNNNNSKSKLFCSTSDFSVGIVFLRFAHDATFMSIMVWTSVSMVLLLHRHCQRM 5 | QYIFTLNQDPRGQAETTATHTILMLVVTFVGFYLLSLICIIFYTYFIYSHHSLRHCND 6 | ILVSGFPTISPLLLTFRDPKGPCSVFFNC -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/code.jpegs_DNA_translation/code_dna_seq.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 3 - DNA_Translation/code.jpegs_DNA_translation/code_dna_seq.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/dna_seq.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #open the original DNA sequence .txt file 2 | inputfile="DNA_sequence_original.txt" #make sure to put your file in the right directory 3 | f=open(inputfile,"r") 4 | seq=f.read() 5 | # >>>seq #check the DNA sequence 6 | seq=seq.replace("\n","") #you will see "\n" characters messing with our DNA sequence, so we are cleaning them off the sequence. 7 | seq=seq.replace("\r","") 8 | # >>>seq #check the DNA sequence 9 | def translate(seq): 10 | """ 11 | Translate a string containing a nucleotide sequence into a string containing the corresponding sequence of amino acids . 12 | Nucleotides are translated in triplets using the table dictionary; each amino acid 4 is encoded with a string of length 1. 13 | """ 14 | table = { 15 | 'ATA':'I', 'ATC':'I', 'ATT':'I', 'ATG':'M', 16 | 'ACA':'T', 'ACC':'T', 'ACG':'T', 'ACT':'T', 17 | 'AAC':'N', 'AAT':'N', 'AAA':'K', 'AAG':'K', 18 | 'AGC':'S', 'AGT':'S', 'AGA':'R', 'AGG':'R', #this table dictionary is pre-created 19 | 'CTA':'L', 'CTC':'L', 'CTG':'L', 'CTT':'L', 20 | 'CCA':'P', 'CCC':'P', 'CCG':'P', 'CCT':'P', 21 | 'CAC':'H', 'CAT':'H', 'CAA':'Q', 'CAG':'Q', 22 | 'CGA':'R', 'CGC':'R', 'CGG':'R', 'CGT':'R', 23 | 'GTA':'V', 'GTC':'V', 'GTG':'V', 'GTT':'V', 24 | 'GCA':'A', 'GCC':'A', 'GCG':'A', 'GCT':'A', 25 | 'GAC':'D', 'GAT':'D', 'GAA':'E', 'GAG':'E', 26 | 'GGA':'G', 'GGC':'G', 'GGG':'G', 'GGT':'G', 27 | 'TCA':'S', 'TCC':'S', 'TCG':'S', 'TCT':'S', 28 | 'TTC':'F', 'TTT':'F', 'TTA':'L', 'TTG':'L', 29 | 'TAC':'Y', 'TAT':'Y', 'TAA':'_', 'TAG':'_', 30 | 'TGC':'C', 'TGT':'C', 'TGA':'_', 'TGG':'W', 31 | } 32 | protein="" 33 | if len(seq)%3==0: 34 | for i in range(0,len(seq),3): 35 | codon=seq[i:i+3] 36 | protein+=table[codon] 37 | return protein 38 | def read_seq(inputfile): 39 | with open(inputfile,"r") as f: 40 | seq=f.read() 41 | seq=seq.replace("\n","") 42 | seq=seq.replace("\r","") 43 | return seq 44 | 45 | prt = read_seq("amino_acid_sequence_original.txt") 46 | dna = read_seq("DNA_sequence_original.txt") 47 | # >>>translate(dna) 48 | # >>>translate(dna[20:938]) #try translating the DNA sequence into a protein sequence 49 | # >>>len(translate(dna[20:938]))%3 #check, now than the translated sequence is divisible by 3 since we classified the terminal & starting codon as well 50 | # say p = translate(dna[20:938]) , try printing >>>p & >>>prt | p = amino acid sequence prepared by us & prt = amino acid sequence from the database of NCBI 51 | # >>>p==prt , # = False, since _ character is read by default as an end to the string in p 52 | p=translate(dna[20:935]) #dna[20:938] --> dna[20:935] (since, each character = tri base pair) 53 | p==prt # True , we got our analysis correct 54 | 55 | ''' 56 | prt==p[:-1] #False 57 | p=translate(dna[20:938]) 58 | prt==p[:-1] #True 59 | ''' 60 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/figures_DNA_translation/dna_seq_with_formatting.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 3 - DNA_Translation/figures_DNA_translation/dna_seq_with_formatting.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 3 - DNA_Translation/figures_DNA_translation/dna_seq_without_formatting.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 3 - DNA_Translation/figures_DNA_translation/dna_seq_without_formatting.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/READ_ME.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Assigning observation(point) to a category & building Synthetic Data.We also build our very own kNN classifier. 2 | 3 | Statistical learning refers to a collection 4 | of mathematical and computation tools to understand data. 5 | In what is often called supervised learning, 6 | the goal is to estimate or predict an output based on one or more inputs. 7 | The inputs have many names, like predictors, independent variables, 8 | features, and variables being called common. 9 | The output or outputs are often called response variables, 10 | or dependent variables. 11 | If the response is quantitative - say, a number that measures weight or height, 12 | we call these problems regression problems. 13 | If the response is qualitative-- say, yes or no, or blue or green, 14 | we call these problems classification problems. 15 | This case study deals with one specific approach to classification. 16 | The goal is to set up a classifier such that when 17 | it's presented with a new observation whose category is not known, 18 | it will attempt to assign that observation to a category, or a class, 19 | based on the observations for which it does know the true category. 20 | This specific method is known as the k-Nearest Neighbors classifier, 21 | or kNN for short. 22 | Given a positive integer k, say 5, and a new data point, 23 | it first identifies those k points in the data that are nearest to the point 24 | and classifies the new data point as belonging to the most common class 25 | among those k neighbors. 26 | 27 | 28 | 29 | Order of Project subparts : 30 | 1.kNN_distance_algorithm 31 | 2.kNN_majority_vote+nearest_neighbour 32 | 3.kKK_predict+synthetic_points 33 | 4.kNN_prediction_grids 34 | 5.kNN_scikitlearn_vS_organic_on_IRIS 35 | 36 | 37 | I did this project to accompany my learnings from HarvardX course - PH526x Using Python for Research. 38 | 39 | - Amartya Ranjan Saikia (amartyasaikia@acm.org/ar5saikia@gmail.com) -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kKK_predict+synthetic_points.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kKK_predict+synthetic_points.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_distance_algorithm.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_distance_algorithm.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_majority_vote+nearest_neighbour.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_majority_vote+nearest_neighbour.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_prediction_grids.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_prediction_grids.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_scikitlearn_vS_organic_on_IRIS.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/code.jpegs_kNN_algorithm/kNN_scikitlearn_vS_organic_on_IRIS.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_1_points_in_space.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_1_points_in_space.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_2_kNN.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_2_kNN.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_3_prediction_grid.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_3_prediction_grid.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_4_kNN_IRIS_dataset.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_4_kNN_IRIS_dataset.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_5_Iris_type_comparison.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/figures_kNN_algorithm/figure_5_Iris_type_comparison.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kKK_predict+synthetic_points.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | import random 3 | import scipy.stats as ss 4 | import matplotlib.pyplot as plt 5 | 6 | ''' add the functions and libraries from previous programmes ''' 7 | 8 | def knn_predict(p,points,outcomes,k=5): 9 | ind=find_nearest_neighbours(p,points,k) 10 | return majority_vote(outcomes[ind]) 11 | 12 | outcomes=np.array([0,0,0,0,1,1,1,1,1]) 13 | knn_predict(np.array([2.5,2.7]),points,outcomes,k=2) 14 | 15 | def generate_synth_data(n=50): 16 | points = np.concatenate((ss.norm(0,1).rvs((n,2)),ss.norm(1,1).rvs((n,2))),axis=0) 17 | outcomes = np.concatenate((np.repeat(0,n),np.repeat(1,n))) 18 | return (points,outcomes) 19 | 20 | n=20 21 | plt.figure() 22 | plt.plot(points[:n,0], points[:n,1], "ro") 23 | plt.plot(points[n:,0], points[n:,1], "bo") 24 | plt.show() 25 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN/Kernel_Machine.svg.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN/Kernel_Machine.svg.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN/KnnClassification.svg.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN/KnnClassification.svg.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN_distance_algorithm.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | def distance(p1,p2): 3 | return np.sqrt(np.sum(np.power(p2-p1,2))) #distance between two points 4 | p1 = np.array([1, 1]) #coordinate x=1,y=1 5 | p2 = np.array([4, 4]) #coordinate x=4,y=4 6 | distance(p1,p2) 7 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN_majority_vote+nearest_neighbour.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | import random 3 | import scipy.stats as ss 4 | import matplotlib.pyplot as plt 5 | 6 | points=np.array([[1,1],[1,2],[1,3],[2,1],[2,2],[2,3],[3,1],[3,2],[3,3]]) 7 | p=np.array([2.5,2]) 8 | 9 | def majority_vote(votes): 10 | vote_counts = {} 11 | for vote in votes: 12 | if vote in vote_counts: 13 | vote_counts[vote]+=1 14 | else: 15 | vote_counts[vote]=1 16 | winners = [] 17 | max_count = max(vote_counts.values()) 18 | for vote, count in vote_counts.items(): 19 | if count == max_count: 20 | winners.append(vote) 21 | return random.choice(winners) #returns winner randomly if there are more than 1 winner 22 | 23 | # >>>votes=[1,2,3,2,2,3,1,1,1,2,3,1,1,1,2,3,3,3,2,2,2,3,2,3,1,1,2] #sample vote counts 24 | # >>>vote_counts=majority_vote(votes) 25 | def majority_vote_short(votes): 26 | mode,count = ss.mstats.mode(votes) 27 | return mode 28 | 29 | def find_nearest_neighbours(p,points,k=5): #algorithm to find the nearest neighbours 30 | distances=np.zeros(points.shape[0]) 31 | for i in range(len(distances)): 32 | distances[i]=distance(p,points[i]) 33 | ind = np.argsort(distances) #returns index,according to sorted values in array 34 | return ind[:k] 35 | 36 | ind=find_nearest_neighbours(p,points,2);print(points[ind]) #gives the nearest neighbour's for this sample case 37 | 38 | plt.plot(points[:,0],points[:,1],"ro") 39 | plt.plot(p[0],p[1], "bo") 40 | plt.axis([0.5,3.5,0.5,3.5]) 41 | plt.show() 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN_prediction_grids.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | import random 3 | import scipy.stats as ss 4 | import matplotlib.pyplot as plt 5 | 6 | def make_prediction_grid(predictors,outcomes,limits,h,k): 7 | (x_min,x_max, y_min,y_max) = limits 8 | xs=np.arange(x_min,x_max,h) 9 | ys = np.arange(y_min,y_max, h) 10 | xx, yy = np.meshgrid(xs,ys) 11 | 12 | prediction_grid = np.zeros(xx.shape, dtype = int) 13 | for i,x in enumerate(xs): 14 | for j,y in enumerate(ys): 15 | p=np.array([x,y]) 16 | prediction_grid[j,i] = knn_predict(p,predictors,outcomes,k) 17 | return (xx,yy,prediction_grid) 18 | 19 | def plot_prediction_grid (xx, yy, prediction_grid, filename): 20 | """ Plot KNN predictions for every point on the grid.""" 21 | from matplotlib.colors import ListedColormap 22 | background_colormap = ListedColormap (["hotpink","lightskyblue", "yellowgreen"]) 23 | observation_colormap = ListedColormap (["red","blue","green"]) 24 | plt.figure(figsize =(10,10)) 25 | plt.pcolormesh(xx, yy, prediction_grid, cmap = background_colormap, alpha = 0.5) 26 | plt.scatter(predictors[:,0], predictors [:,1], c = outcomes, cmap = observation_colormap, s = 50) 27 | plt.xlabel('Variable 1'); plt.ylabel('Variable 2') 28 | plt.xticks(()); plt.yticks(()) 29 | plt.xlim (np.min(xx), np.max(xx)) 30 | plt.ylim (np.min(yy), np.max(yy)) 31 | plt.savefig(filename) 32 | 33 | (predictors, outcomes) = generate_synth_data() 34 | # >>>predictors.shape 35 | # >>>outcomes.shape 36 | k=5; filename="knn_synth_5.pdf"; limits=(-3,4,-3,4); h=0.1 37 | (xx,yy,prediction_grid) = make_prediction_grid(predictors,outcomes,limits,h,k) 38 | plot_prediction_grid(xx,yy,prediction_grid,filename) 39 | plt.show() 40 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 4 - kNN_algorithm/kNN_scikitlearn_vS_organic_on_IRIS.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from sklearn import datasets 2 | import numpy as np 3 | import random 4 | import matplotlib.pyplot as plt 5 | ''' 6 | We'll be applying both the SciKitLearn and our homemade classifier to a classic data set created by Ron Fisher in 1933. 7 | It consists of 150 different iris flowers.50 from each of three different species.For each flower, we have the following 8 | covariates: sepal length, sepal width,petal length, and petal width. 9 | ''' 10 | iris=datasets.load_iris() 11 | # >>>iris["data"] 12 | predictors = iris.data[:, 0:2] 13 | outcomes = iris.target 14 | 15 | plt.plot(predictors[outcomes==0][:,0], predictors[outcomes==0][:,1], "ro") 16 | plt.plot(predictors[outcomes==1][:,0], predictors[outcomes==1][:,1], "go") 17 | plt.plot(predictors[outcomes==2][:,0], predictors[outcomes==2][:,1], "bo") 18 | 19 | k=5; filename="iris_grid.pdf"; limits=(4,8,1.5,4.5); h=0.1 20 | (xx,yy,prediction_grid) = make_prediction_grid(predictors,outcomes,limits,h,k) 21 | plot_prediction_grid(xx,yy,prediction_grid,filename) 22 | plt.show() 23 | 24 | from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #predictions from skikit 25 | knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) 26 | knn.fit(predictors,outcomes) 27 | sk_predictions = knn.predict(predictors) 28 | 29 | my_predictions = np.array([knn_predict(p,predictors,outcomes,5) for p in predictors]) 30 | 31 | # >>>sk_predictions == my_predictions 32 | # >>>np.mean(sk_predictions == my_predictions) 33 | print(" prediction by scikit learn : ") 34 | print(100*np.mean(sk_predictions == outcomes)) 35 | print(" prediction by own model : ") 36 | print(100*np.mean(my_predictions == outcomes)) 37 | 38 | # our homemade predicter is actually somewhat better 39 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/Books/French/diderot/Les deux amis de Bourbonne.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | The Project Gutenberg EBook of Les deux amis de Bourbonne, by Denis Diderot 2 | 3 | This eBook is for the use of anyone anywhere at no cost and with 4 | almost no restrictions whatsoever. You may copy it, give it away or 5 | re-use it under the terms of the Project Gutenberg License included 6 | with this eBook or online at www.gutenberg.net 7 | 8 | 9 | Title: Les deux amis de Bourbonne 10 | 11 | Author: Denis Diderot 12 | 13 | Editor: Jules Assézat 14 | 15 | Release Date: April 25, 2009 [EBook #28603] 16 | 17 | Language: French 18 | 19 | 20 | *** START OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK LES DEUX AMIS DE BOURBONNE *** 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | Produced by Laurent Vogel and the Online Distributed 26 | Proofreading Team at http://www.pgdp.net (This file was 27 | produced from images generously made available by the 28 | Bibliothèque nationale de France (BnF/Gallica) at 29 | http://gallica.bnf.fr) 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | [Extrait des OEuvres complètes de Diderot, éditées par Jules Assézat, 38 | 5ème volume, Paris, Garnier Frères, 1875.] 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | LES DEUX AMIS DE BOURBONNE 44 | 45 | (Écrit en 1770--Publié en 1773) 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | NOTICE PRÉLIMINAIRE 51 | 52 | 53 | Voici la Notice qui précède ce conte dans l'édition Brière: 54 | 55 | «Au mois d'août 1770, Diderot[1] vint à Bourbonne-les-Bains, près de 56 | Langres, pour y voir une amie qui avait mené sa fille aux eaux dans 57 | l'espérance de lui rendre la santé altérée par les suites d'une première 58 | couche. Il trouva ces dames occupées, pour se désennuyer, à écrire des 59 | contes qu'elles adressaient à leurs correspondants de Paris. L'un d'eux 60 | venait à son tour de leur envoyer les _Deux Amis, conte iroquois_ que 61 | Saint-Lambert avait fait paraître peu de jours après sa réception à 62 | l'Académie française. Diderot eut l'idée de riposter par l'histoire des 63 | _Deux Amis de Bourbonne_, dont la simplicité contraste d'une manière si 64 | touchante avec la prétention du conte de Saint-Lambert. Cet écrit, 65 | échappé sans effort à la plume du philosophe, et dans lequel on retrouve 66 | des personnages contemporains, fut adressé par la jeune malade, ou la 67 | _petite soeur_, au _petit frère_, son correspondant, qui lui avait 68 | envoyé le conte iroquois.» 69 | 70 | Nous n'avons à ajouter à ce qui précède que deux mots. Les dames que 71 | retrouva Diderot à Bourbonne étaient Mme de Meaux et Mme de Prunevaux, 72 | sa fille. Le conte passa pour être de cette dernière, et comme son 73 | correspondant le croyait vrai, elle dut avoir de nouveau recours à 74 | Diderot pour le compléter. C'est à ce même moment que Diderot fit une 75 | courte excursion à Langres. Il revint de ce voyage ayant en 76 | portefeuille, outre les _Deux Amis de Bourbonne_, l'_Entretien d'un père 77 | avec ses enfants_, inspiré par la visite de la maison paternelle. Sur 78 | ces entrefaites, Gessner lui fit demander, comme une faveur, quelques 79 | pages pour accompagner la traduction de ses _Nouvelles Idylles_. Il lui 80 | donna les deux morceaux qui furent insérés en tête des _Contes moraux et 81 | Nouvelles Idylles de MM. D... et Gessner_ (Zuric, chez Orel, Gessner, 82 | Fuessli et Cie, 1773, petit in-8º), sous ce titre: _Contes moraux_ de M. 83 | D... Ils ont été souvent réimprimés. 84 | 85 | Voici ce que dit à ce sujet Gessner, dans la préface de l'édition in-4º 86 | ornée de frontispice, figures, en-têtes et culs-de-lampe gravés à 87 | l'eau-forte par lui-même (1773, IV, 184 pages. Zuric, chez l'auteur): 88 | 89 | «Les premiers ouvrages de M. Gessner ont été reçus si favorablement dans 90 | les païs étrangers et surtout en France, qu'il ne s'intéresse pas moins 91 | à la traduction[2] de celui-ci qu'à l'original même... 92 | 93 | «M. Gessner a communiqué son projet aux amis qu'il a à Paris, et 94 | particulièrement à M. D..., dont l'approbation lui a toujours été si 95 | précieuse. Cet homme célèbre a eu la bonté de lui envoyer en manuscript 96 | les deux contes moraux qui précèdent la traduction des _Nouvelles 97 | Idylles_. M. Gessner se trouve heureux de pouvoir offrir à la France un 98 | présent qu'elle recevra sans doute avec plaisir et qui sera le monument 99 | d'une amitié que la seule culture des lettres a fait naître entre deux 100 | hommes que des contrées éloignées ont toujours tenus séparés.» 101 | 102 | Dans la préface de l'édition des _Idylles_ de Gessner, illustrées par 103 | Moreau (1795), Renouard dit qu'il a pu corriger sur les manuscrits 104 | annotés par Diderot, _et qui étaient en sa possession_, le texte des 105 | _Deux Amis de Bourbonne_ et de l'_Entretien d'un père et de ses 106 | enfants_. 107 | 108 | C'est de ces deux contes que l'abbé de Vauxcelles, dont nous avons déjà 109 | parlé (_Notice_ du _Supplément au voyage de Bougainville_), disait 110 | qu'ils faisaient au milieu des _Idylles_ de Gessner l'effet «de satyres 111 | parmi des nymphes!» 112 | 113 | Disons, par contre, que Goethe, dans ses _Mémoires_, constate que les 114 | _Deux Amis_ firent une vive impression dans le petit cercle des 115 | étudiants allemands, à Strasbourg, où il était alors. «Nous fûmes ravis, 116 | dit-il, de ses braves braconniers, de ses vaillants contrebandiers, 117 | canaille poétique, qui ne tarda pas à venir faire des siennes sur le 118 | théâtre allemand:» dans _les Brigands_ de Schiller d'abord. 119 | 120 | * * * * * 121 | 122 | Nous recommanderons, comme complétant ce que nous avons pu dire à propos 123 | de l'annexe de la _Religieuse_, l'annexe des _Amis de Bourbonne_: «Et 124 | puis, il y a trois sortes de contes...» 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | LES DEUX AMIS DE BOURBONNE 130 | 131 | 132 | Il y avait ici deux hommes, qu'on pourrait appeler les Oreste et Pylade 133 | de Bourbonne. L'un se nommait Olivier, et l'autre Félix; ils étaient nés 134 | le même jour, dans la même maison, et des deux soeurs. Ils avaient été 135 | nourris du même lait; car l'une des mères étant morte en couche, l'autre 136 | se chargea des deux enfants. Ils avaient été élevés ensemble; ils 137 | étaient toujours séparés des autres: ils s'aimaient comme on existe, 138 | comme on vit, sans s'en douter; ils le sentaient à tout moment, et ils 139 | ne se l'étaient peut-être jamais dit. Olivier avait une fois sauvé la 140 | vie à Félix, qui se piquait d'être grand nageur, et qui avait failli de 141 | se noyer: ils ne s'en souvenaient ni l'un ni l'autre. Cent fois Félix 142 | avait tiré Olivier des aventures fâcheuses où son caractère impétueux 143 | l'avait engagé; et jamais celui-ci n'avait songé à l'en remercier: ils 144 | s'en retournaient ensemble à la maison, sans se parler, ou en parlant 145 | d'autre chose. 146 | 147 | Lorsqu'on tira pour la milice, le premier billet fatal étant tombé sur 148 | Félix, Olivier dit: «L'autre est pour moi.» Ils firent leur temps de 149 | service; ils revinrent au pays: plus chers l'un à l'autre qu'ils ne 150 | l'étaient encore auparavant, c'est ce que je ne saurais vous assurer: 151 | car, petit frère, si les bienfaits réciproques cimentent les amitiés 152 | réfléchies, peut-être ne font-ils rien à celles que j'appellerais 153 | volontiers des amitiés animales et domestiques. À l'armée, dans une 154 | rencontre, Olivier étant menacé d'avoir la tête fendue d'un coup de 155 | sabre, Félix se mit machinalement au-devant du coup, et en resta 156 | balafré: on prétend qu'il était fier de cette blessure; pour moi, je 157 | n'en crois rien. À Hastembeck[3], Olivier avait retiré Félix d'entre la 158 | foule des morts, où il était demeuré. Quand on les interrogeait, ils 159 | parlaient quelquefois des secours qu'ils avaient reçus l'un de l'autre, 160 | jamais de ceux qu'ils avaient rendus l'un à l'autre. Olivier disait de 161 | Félix, Félix disait d'Olivier; mais ils ne se louaient pas. Au bout de 162 | quelque temps de séjour au pays, ils aimèrent; et le hasard voulut que 163 | ce fût la même fille. Il n'y eut entre eux aucune rivalité; le premier 164 | qui s'aperçut de la passion de son ami se retira: ce fut Félix. Olivier 165 | épousa; et Félix dégoûté de la vie sans savoir pourquoi, se précipita 166 | dans toutes sortes de métiers dangereux; le dernier fut de se faire 167 | contrebandier[4]. 168 | 169 | Vous n'ignorez pas, petit frère, qu'il y a quatre tribunaux en France, 170 | Caen, Reims, Valence et Toulouse, où les contrebandiers sont jugés; et 171 | que le plus sévère des quatre, c'est celui de Reims, où préside un nommé 172 | Coleau, l'âme la plus féroce que la nature ait encore formée. Félix fut 173 | pris les armes à la main, conduit devant le terrible Coleau, et condamné 174 | à mort, comme cinq cents autres qui l'avaient précédé. Olivier apprit le 175 | sort de Félix. Une nuit, il se lève d'à côté de sa femme, et, sans lui 176 | rien dire, il s'en va à Reims. Il s'adresse au juge Coleau; il se jette 177 | à ses pieds, et lui demande la grâce de voir et d'embrasser Félix. 178 | Coleau le regarde, se tait un moment, et lui fait signe de s'asseoir. 179 | Olivier s'assied. Au bout d'une demi-heure, Coleau tire sa montre et dit 180 | à Olivier: «Si tu veux voir et embrasser ton ami vivant, dépêche-toi, il 181 | est en chemin; et si ma montre va bien, avant qu'il soit dix minutes il 182 | sera pendu.» Olivier, transporté de fureur, se lève, décharge sur la 183 | nuque du cou au juge Coleau un énorme coup de bâton, dont il l'étend 184 | presque mort; court vers la place, arrive, crie, frappe le bourreau, 185 | frappe les gens de la justice, soulève la populace indignée de ces 186 | exécutions. Les pierres volent; Félix délivré s'enfuit; Olivier songe à 187 | son salut: mais un soldat de maréchaussée lui avait percé les flancs 188 | d'un coup de baïonnette, sans qu'il s'en fût aperçu. Il gagna la porte 189 | de la ville, mais il ne put aller plus loin; des voituriers charitables 190 | le jetèrent sur leur charrette, et le déposèrent à la porte de sa maison 191 | un moment avant qu'il expirât; il n'eut que le temps de dire à sa femme: 192 | «Femme, approche, que je t'embrasse; je me meurs, mais le balafré est 193 | sauvé.» 194 | 195 | Un soir que nous allions à la promenade, selon notre usage, nous vîmes 196 | au-devant d'une chaumière une grande femme debout, avec quatre petits 197 | enfants à ses pieds; sa contenance triste et ferme attira notre 198 | attention, et notre attention fixa la sienne. Après un moment de 199 | silence, elle nous dit: «Voilà quatre petits enfants, je suis leur mère, 200 | et je n'ai plus de mari.» Cette manière haute de solliciter la 201 | commisération était bien faite pour nous toucher. Nous lui offrîmes nos 202 | secours, qu'elle accepta avec honnêteté: c'est à cette occasion que nous 203 | avons appris l'histoire de son mari Olivier et de Félix son ami. Nous 204 | avons parlé d'elle, et j'espère que notre recommandation ne lui aura pas 205 | été inutile. Vous voyez, petit frère, que la grandeur d'âme et les 206 | hautes qualités sont de toutes les conditions et de tous les pays; que 207 | tel meurt obscur, à qui il n'a manqué qu'un autre théâtre; et qu'il ne 208 | faut pas aller jusque chez les Iroquois pour trouver deux amis. 209 | 210 | Dans le temps que le brigand Testalunga infestait la Sicile avec sa 211 | troupe, Romano, son ami et son confident, fut pris. C'était le 212 | lieutenant de Testalunga, et son second. Le père de ce Romano fut arrêté 213 | et emprisonné pour crimes. On lui promit sa grâce et sa liberté, pourvu 214 | que Romano trahît et livrât son chef Testalunga. Le combat entre la 215 | tendresse filiale et l'amitié jurée fut violent. Mais Romano père 216 | persuada son fils de donner la préférence à l'amitié, honteux de devoir 217 | la vie à une trahison. Romano se rendit à l'avis de son père. Romano 218 | père fut mis à mort; et jamais les tortures les plus cruelles ne purent 219 | arracher de Romano fils la délation de ses complices. 220 | 221 | * * * * * 222 | 223 | Vous avez désiré, petit frère, de savoir ce qu'est devenu Félix; c'est 224 | une curiosité si simple, et le motif en est si louable, que nous nous 225 | sommes un peu reproché de ne l'avoir pas eue. Pour réparer cette faute, 226 | nous avons pensé d'abord à M. Papin, docteur en théologie, et curé de 227 | Sainte-Marie à Bourbonne: mais maman s'est ravisée; et nous avons donné 228 | la préférence au subdélégué Aubert, qui est un bon homme, bien rond, et 229 | qui nous a envoyé le récit suivant, sur la vérité duquel vous pouvez 230 | compter: 231 | 232 | «Le nommé Félix vit encore. Échappé des mains de la justice, il se jeta 233 | dans les forêts de la province, dont il avait appris à connaître les 234 | tours et les détours pendant qu'il faisait la contrebande, cherchant à 235 | s'approcher peu à peu de la demeure d'Olivier, dont il ignorait le sort. 236 | 237 | «Il y avait au fond d'un bois, où vous vous êtes promenée quelquefois, 238 | un charbonnier dont la cabane servait d'asile à ces sortes de gens; 239 | c'était aussi l'entrepôt de leurs marchandises et de leurs armes: ce fut 240 | là que Félix se rendit, non sans avoir couru le danger de tomber dans 241 | les embûches de la maréchaussée, qui le suivait à la piste. Quelques-uns 242 | de ses associés y avaient porté la nouvelle de son emprisonnement à 243 | Reims; et le charbonnier et la charbonnière le croyaient justicié, 244 | lorsqu'il leur apparut. 245 | 246 | «Je vais vous raconter la chose, comme je la tiens de la charbonnière, 247 | qui est décédée ici il n'y a pas longtemps. 248 | 249 | «Ce furent ses enfants, en rôdant autour de la cabane, qui le virent les 250 | premiers. Tandis qu'il s'arrêtait à caresser le plus jeune, dont il 251 | était le parrain, les autres entrèrent dans la cabane en criant: Félix! 252 | Félix! Le père et la mère sortirent en répétant le même cri de joie; 253 | mais ce misérable était si harassé de fatigue et de besoin, qu'il n'eut 254 | pas la force de répondre, et qu'il tomba presque défaillant entre leurs 255 | bras. 256 | 257 | «Ces bonnes gens le secoururent de ce qu'ils avaient, lui donnèrent du 258 | pain, du vin, quelques légumes: il mangea, et s'endormit. 259 | 260 | «À son réveil, son premier mot fut: «Olivier! Enfants, ne savez-vous 261 | rien d'Olivier?--Non,» lui répondirent-ils. Il leur raconta l'aventure 262 | de Reims; il passa la nuit et le jour suivant avec eux. Il soupirait, il 263 | prononçait le nom d'Olivier; il le croyait dans les prisons de Reims; il 264 | voulait y aller, il voulait aller mourir avec lui; et ce ne fut pas sans 265 | peine que le charbonnier et la charbonnière le détournèrent de ce 266 | dessein. 267 | 268 | «Sur le milieu de la seconde nuit, il prit un fusil, il mit un sabre 269 | sous son bras, et s'adressant à voix basse au charbonnier... 270 | «Charbonnier! 271 | 272 | «--Félix! 273 | 274 | «--Prends ta cognée, et marchons. 275 | 276 | «--Où! 277 | 278 | «--Belle demande! chez Olivier.» 279 | 280 | «Ils vont; mais tout en sortant de la forêt, les voilà enveloppés d'un 281 | détachement de maréchaussée. 282 | 283 | «Je m'en rapporte à ce que m'en a dit la charbonnière; mais il est inouï 284 | que deux hommes à pied aient pu tenir contre une vingtaine d'hommes à 285 | cheval: apparemment que ceux-ci étaient épars, et qu'ils voulaient se 286 | saisir de leur proie en vie. Quoi qu'il en soit, l'action fut 287 | très-chaude; il y eut cinq chevaux d'estropiés et sept cavaliers de 288 | hachés ou sabrés. Le pauvre charbonnier resta mort sur la place d'un 289 | coup de feu à la tempe; Félix regagna la forêt; et comme il est d'une 290 | agilité incroyable, il courait d'un endroit à l'autre; en courant, il 291 | chargeait son fusil, tirait, donnait un coup de sifflet. Ces coups de 292 | sifflet, ces coups de fusil donnés, tirés à différents intervalles et de 293 | différents côtés, firent craindre aux cavaliers de maréchaussée qu'il 294 | n'y eût là une horde de contrebandiers; et ils se retirèrent en 295 | diligence. 296 | 297 | «Lorsque Félix les vit éloignés, il revint sur le champ de bataille; il 298 | mit le cadavre du charbonnier sur ses épaules, et reprit le chemin de la 299 | cabane, où la charbonnière et ses enfants dormaient encore. Il s'arrête 300 | à la porte, il étend le cadavre à ses pieds, et s'assied le dos appuyé 301 | contre un arbre et le visage tourné vers l'entrée de la cabane. Voilà le 302 | spectacle qui attendait la charbonnière au sortir de sa baraque. 303 | 304 | «Elle s'éveille, elle ne trouve point son mari à côté d'elle; elle 305 | cherche des yeux Félix, point de Félix. Elle se lève, elle sort, elle 306 | voit, elle crie, elle tombe à la renverse. Ses enfants accourent, ils 307 | voient, ils crient; ils se roulent sur leur père, ils se roulent sur 308 | leur mère. La charbonnière, rappelée à elle-même par le tumulte et les 309 | cris de ses enfants, s'arrache les cheveux, se déchire les joues. Félix, 310 | immobile au pied de son arbre, les yeux fermés, la tête renversée en 311 | arrière, leur disait d'une voix éteinte: «Tuez-moi.» Il se faisait un 312 | moment de silence; ensuite la douleur et les cris reprenaient, et Félix 313 | leur redisait: «Tuez-moi; enfants, par pitié, tuez-moi.» 314 | 315 | «Ils passèrent ainsi trois jours et trois nuits à se désoler; le 316 | quatrième, Félix dit à la charbonnière: «Femme, prends ton bissac, 317 | mets-y du pain, et suis-moi.» Après un long circuit à travers nos 318 | montagnes et nos forêts, ils arrivèrent à la maison d'Olivier, qui est 319 | située, comme vous savez, à l'extrémité du bourg, à l'endroit où la voie 320 | se partage en deux routes, dont l'une conduit en Franche-Comté et 321 | l'autre en Lorraine[5]. 322 | 323 | «C'est là que Félix va apprendre la mort d'Olivier et se trouver entre 324 | les veuves de deux hommes massacrés à son sujet. Il entre et dit 325 | brusquement à la femme Olivier: «Où est Olivier?» Au silence de cette 326 | femme, à son vêtement, à ses pleurs, il comprit qu'Olivier n'était plus. 327 | Il se trouva mal; il tomba et se fendit la tête contre la huche à pétrir 328 | le pain. Les deux veuves le relevèrent; son sang coulait sur elles; et 329 | tandis qu'elles s'occupaient à l'étancher avec leurs tabliers, il leur 330 | disait: «Et vous êtes leurs femmes, et vous me secourez!» Puis il 331 | défaillait, puis il revenait et disait en soupirant: «Que ne me 332 | laissait-il? Pourquoi s'en venir à Reims? Pourquoi l'y laisser 333 | venir?...» Puis sa tête se perdait, il entrait en fureur, il se roulait 334 | à terre et déchirait ses vêtements. Dans un de ces accès, il tira son 335 | sabre, et il allait s'en frapper; mais les deux femmes se jetèrent sur 336 | lui, crièrent au secours; les voisins accoururent: on le lia avec des 337 | cordes, et il fut saigné sept à huit fois. Sa fureur tomba avec 338 | l'épuisement de ses forces; et il resta comme mort pendant trois ou 339 | quatre jours, au bout desquels la raison lui revint. Dans le premier 340 | moment, il tourna ses yeux autour de lui, comme un homme qui sort d'un 341 | profond sommeil, et il dit: «Où suis-je? Femmes, qui êtes-vous?» La 342 | charbonnière lui répondit: «Je suis la charbonnière...» Il reprit: «Ah! 343 | oui, la charbonnière... Et vous?...» La femme Olivier se tut. Alors il 344 | se mit à pleurer, il se tourna du côté de la muraille, et dit en 345 | sanglotant: «Je suis chez Olivier... ce lit est celui d'Olivier... et 346 | cette femme qui est là, c'était la sienne! Ah!» 347 | 348 | «Ces deux femmes en eurent tant de soin, elles lui inspirèrent tant de 349 | pitié, elles le prièrent si instamment de vivre, elles lui remontrèrent 350 | d'une manière si touchante qu'il était leur unique ressource, qu'il se 351 | laissa persuader. 352 | 353 | «Pendant tout le temps qu'il resta dans cette maison, il ne se coucha 354 | plus. Il sortait la nuit, il errait dans les champs, il se roulait sur 355 | la terre, il appelait Olivier; une des femmes le suivait et le ramenait 356 | au point du jour. 357 | 358 | «Plusieurs personnes le savaient dans la maison d'Olivier; et parmi ces 359 | personnes il y en avait de malintentionnées. Les deux veuves 360 | l'avertirent du péril qu'il courait: c'était une après-midi, il était 361 | assis sur un banc, son sabre sur ses genoux, les coudes appuyés sur une 362 | table et ses deux poings sur ses deux yeux. D'abord il ne répondit rien. 363 | La femme Olivier avait un garçon de dix-sept à dix-huit ans, la 364 | charbonnière une fille de quinze. Tout à coup il dit à la charbonnière: 365 | «La charbonnière, va chercher ta fille et amène-la ici...» Il avait 366 | quelques fauchées de prés, il les vendit. La charbonnière revint avec sa 367 | fille, le fils d'Olivier l'épousa: Félix leur donna l'argent de ses 368 | prés, les embrassa, leur demanda pardon en pleurant; et ils allèrent 369 | s'établir dans la cabane où ils sont encore et où ils servent de père et 370 | de mère aux autres enfants. Les deux veuves demeurèrent ensemble; et les 371 | enfants d'Olivier eurent un père et deux mères. 372 | 373 | «Il y a à peu près un an et demi que la charbonnière est morte; la femme 374 | d'Olivier la pleure encore tous les jours. 375 | 376 | «Un soir qu'elles épiaient Félix (car il y en avait une des deux qui le 377 | gardait toujours à vue), elles le virent qui fondait en larmes; il 378 | tournait en silence ses bras vers la porte qui le séparait d'elles, et 379 | il se remettait ensuite à faire son sac. Elles ne lui dirent rien, car 380 | elles comprenaient de reste combien son départ était nécessaire. Ils 381 | soupèrent tous les trois sans parler. La nuit, il se leva; les femmes ne 382 | dormaient point: il s'avança vers la porte sur la pointe des pieds. Là, 383 | il s'arrêta, regarda vers le lit des deux femmes, essuya ses yeux de ses 384 | mains et sortit. Les deux femmes se serrèrent dans les bras l'une de 385 | l'autre et passèrent le reste de la nuit à pleurer. On ignore où il se 386 | réfugia; mais il n'y a guère eu de semaines qu'il ne leur ait envoyé 387 | quelques secours. 388 | 389 | «La forêt où la fille de la charbonnière vit avec le fils d'Olivier, 390 | appartient à un M. Leclerc de Rançonnières, homme fort riche et seigneur 391 | d'un autre village de ces cantons, appelé Courcelles[6]. Un jour que M. 392 | de Rançonnières ou de Courcelles, comme il vous plaira, faisait une 393 | chasse dans sa forêt, il arriva à la cabane du fils d'Olivier; il y 394 | entra, il se mit à jouer avec les enfants, qui sont jolis; il les 395 | questionna; la figure de la femme, qui n'est pas mal, lui revint; le ton 396 | ferme du mari, qui tient beaucoup de son père, l'intéressa; il apprit 397 | l'aventure de leurs parents, il promit de solliciter la grâce de Félix; 398 | il la sollicita et l'obtint. 399 | 400 | «Félix passa au service de M. de Rançonnières, qui lui donna une place 401 | de garde-chasse. 402 | 403 | «Il y avait environ deux ans qu'il vivait dans le château de 404 | Rançonnières, envoyant aux veuves une bonne partie de ses gages, lorsque 405 | l'attachement à son maître et la fierté de son caractère l'impliquèrent 406 | dans une affaire qui n'était rien dans son origine, mais qui eut les 407 | suites les plus fâcheuses. 408 | 409 | «M. de Rançonnières avait pour voisin à Courcelles, un M. Fourmont, 410 | conseiller au présidial de Ch...[7]. Les deux maisons n'étaient séparées 411 | que par une borne; cette borne gênait la porte de M. de Rançonnières et 412 | en rendait l'entrée difficile aux voitures. M. de Rançonnières la fit 413 | reculer de quelques pieds du côté de M. Fourmont; celui-ci renvoya la 414 | borne d'autant sur M. de Rançonnières; et puis voilà de la haine, des 415 | insultes, un procès entre les deux voisins. Le procès de la borne en 416 | suscita deux ou trois autres plus considérables. Les choses en étaient 417 | là, lorsqu'un soir M. de Rançonnières, revenant de la chasse, accompagné 418 | de son garde Félix, fit rencontre, sur le grand chemin, de M. Fourmont 419 | le magistrat et de son frère le militaire. Celui-ci dit à son frère: 420 | «Mon frère, si l'on coupait le visage à ce vieux bougre-là, qu'en 421 | pensez-vous?» Ce propos ne fut pas entendu de M. de Rançonnières, mais 422 | il le fut malheureusement de Félix, qui s'adressant fièrement au jeune 423 | homme, lui dit: «Mon officier, seriez-vous assez brave pour vous mettre 424 | seulement en devoir de faire ce que vous avez dit?» Au même instant, il 425 | pose son fusil à terre et met la main sur la garde de son sabre, car il 426 | n'allait jamais sans son sabre. Le jeune militaire tire son épée, 427 | s'avance sur Félix; M. de Rançonnières accourt, s'interpose, saisit son 428 | garde. Cependant le militaire s'empare du fusil qui était à terre, tire 429 | sur Félix, le manque; celui-ci riposte d'un coup de sabre, fait tomber 430 | l'épée de la main au jeune homme, et avec l'épée la moitié du bras: et 431 | voilà un procès criminel en sus de trois ou quatre procès civils; Félix 432 | confiné dans les prisons; une procédure effrayante; et à la suite de 433 | cette procédure, un magistrat dépouillé de son état et presque 434 | déshonoré, un militaire exclus de son corps, M. de Rançonnières mort de 435 | chagrin, et Félix, dont la détention durait toujours, exposé à tout le 436 | ressentiment des Fourmont. Sa fin eût été malheureuse, si l'amour ne 437 | l'eût secouru; la fille du geôlier prit de la passion pour lui et 438 | facilita son évasion: si cela n'est pas vrai, c'est du moins l'opinion 439 | publique. Il s'en est allé en Prusse, où il sert aujourd'hui dans le 440 | régiment des gardes. On dit qu'il y est aimé de ses camarades, et même 441 | connu du roi. Son nom de guerre est le Triste; la veuve Olivier m'a dit 442 | qu'il continuait à la soulager. 443 | 444 | «Voilà, madame, tout ce que j'ai pu recueillir de l'histoire de Félix. 445 | Je joins à mon récit une lettre de M. Papin, notre curé. Je ne sais ce 446 | qu'elle contient; mais je crains bien que le pauvre prêtre, qui a la 447 | tête un peu étroite et le coeur assez mal tourné, ne vous parle 448 | d'Olivier et de Félix d'après ses préventions. Je vous conjure, madame, 449 | de vous en tenir aux faits sur la vérité desquels vous pouvez compter, 450 | et à la bonté de votre coeur, qui vous conseillera mieux que le premier 451 | casuiste de Sorbonne, qui n'est pas M. Papin.» 452 | 453 | 454 | LETTRE 455 | 456 | DE M. PAPIN, DOCTEUR EN THÉOLOGIE, ET CURÉ DE SAINTE-MARIE À BOURBONNE. 457 | 458 | J'ignore, madame, ce que M. le subdélégué a pu vous conter d'Olivier et 459 | de Félix, ni quel intérêt vous pouvez prendre à deux brigands, dont tous 460 | les pas dans ce monde ont été trempés de sang. La Providence qui a 461 | châtié l'un, a laissé à l'autre quelques moments de répit, dont je 462 | crains bien qu'il ne profite pas; mais que la volonté de Dieu soit 463 | faite! Je sais qu'il y a des gens ici (et je ne serais point étonné que 464 | M. le subdélégué fût de ce nombre) qui parlent de ces deux hommes comme 465 | de modèles d'une d'amitié rare; mais qu'est-ce aux yeux de Dieu que la 466 | plus sublime vertu, dénuée des sentiments de la piété, du respect dû à 467 | l'Église et à ses ministres, et de la soumission à la loi du souverain? 468 | Olivier est mort à la porte de sa maison, sans sacrements; quand je fus 469 | appelé auprès de Félix, chez les deux veuves, je n'en pus jamais tirer 470 | autre chose que le nom d'Olivier; aucun signe de religion, aucune marque 471 | de repentir. Je n'ai pas mémoire que celui-ci se soit présenté une fois 472 | au tribunal de la pénitence. La femme Olivier est une arrogante qui m'a 473 | manqué en plus d'une occasion; sous prétexte qu'elle sait lire et 474 | écrire, elle se croit en état d'élever ses enfants; et on ne les voit ni 475 | aux écoles de la paroisse, ni à mes instructions. Que madame juge 476 | d'après cela, si des gens de cette espèce sont bien dignes de ses 477 | bontés! L'Évangile ne cesse de nous recommander la commisération pour 478 | les pauvres; mais on double le mérite de sa charité par un bon choix des 479 | misérables; et personne ne connaît mieux les vrais indigents que le 480 | pasteur commun des indigents et des riches. Si madame daignait m'honorer 481 | de sa confiance, je placerais peut-être les marques de sa bienfaisance 482 | d'une manière plus utile pour les malheureux, et plus méritoire pour 483 | elle. 484 | 485 | Je suis avec respect, etc. 486 | 487 | 488 | Madame de *** remercia M. le subdélégué Aubert de ses intentions, et 489 | envoya ses aumônes à M. Papin, avec le billet qui suit: 490 | 491 | 492 | «Je vous suis très-obligée, monsieur, de vos sages conseils. Je vous 493 | avoue que l'histoire de ces deux hommes m'avait touchée; et vous 494 | conviendrez que l'exemple d'une amitié aussi rare était bien faite pour 495 | séduire une âme honnête et sensible: mais vous m'avez éclairée, et j'ai 496 | conçu qu'il valait mieux porter ses secours à des vertus chrétiennes et 497 | malheureuses, qu'à des vertus naturelles et païennes. Je vous prie 498 | d'accepter la somme modique que je vous envoie, et de la distribuer 499 | d'après une charité mieux entendue que la mienne. 500 | 501 | «J'ai l'honneur d'être, etc.» 502 | 503 | 504 | On pense bien que la veuve Olivier et Félix n'eurent aucune part aux 505 | aumônes de madame de ***. Félix mourut; et la pauvre femme aurait péri 506 | de misère avec ses enfants, si elle ne s'était réfugiée dans la forêt, 507 | chez son fils aîné, où elle travaille, malgré son grand âge, et subsiste 508 | comme elle peut à côté de ses enfants et de ses petits-enfants[8]. 509 | 510 | 511 | 512 | 513 | Et puis, il y a trois sortes de contes... Il y en a bien davantage, me 514 | direz-vous... À la bonne heure; mais je distingue le conte à la manière 515 | d'Homère, de Virgile, du Tasse, et je l'appelle le conte merveilleux. La 516 | nature y est exagérée; la vérité y est hypothétique: et si le conteur a 517 | bien gardé le module qu'il a choisi, si tout répond à ce module, et dans 518 | les actions, et dans les discours, il a obtenu le degré de perfection 519 | que le genre de son ouvrage comportait, et vous n'avez rien de plus à 520 | lui demander. En entrant dans son poëme, vous mettez le pied dans une 521 | terre inconnue, où rien ne se passe comme dans celle que vous habitez, 522 | mais où tout se fait en grand comme les choses se font autour de vous en 523 | petit. Il y a le conte plaisant à la façon de La Fontaine, de Vergier, 524 | de l'Arioste, d'Hamilton, où le conteur ne se propose ni l'imitation de 525 | la nature, ni la vérité, ni l'illusion; il s'élance dans les espaces 526 | imaginaires. Dites à celui-ci: Soyez gai, ingénieux, varié, original, 527 | même extravagant, j'y consens; mais séduisez-moi par les détails; que le 528 | charme de la forme me dérobe toujours l'invraisemblance du fond: et si 529 | ce conteur fait ce que vous exigez ici, il a tout fait. Il y a enfin le 530 | conte historique, tel qu'il est écrit dans les Nouvelles de Scarron, de 531 | Cervantes, de Marmontel... 532 | 533 | --Au diable le conte et le conteur historiques! c'est un menteur plat et 534 | froid... 535 | 536 | --Oui, s'il ne sait pas son métier. Celui-ci se propose de vous tromper; 537 | il est assis au coin de votre âtre; il a pour objet la vérité 538 | rigoureuse; il veut être cru; il veut intéresser, toucher, entraîner, 539 | émouvoir, faire frissonner la peau et couler les larmes; effet qu'on 540 | n'obtient point sans éloquence et sans poésie. Mais l'éloquence est une 541 | sorte de mensonge, et rien de plus contraire à l'illusion que la poésie; 542 | l'une et l'autre exagèrent, surfont, amplifient, inspirent la méfiance: 543 | comment s'y prendra donc ce conteur-ci pour vous tromper? Le voici. Il 544 | parsèmera son récit de petites circonstances si liées à la chose, de 545 | traits si simples, si naturels, et toutefois si difficiles à imaginer, 546 | que vous serez forcé de vous dire en vous-même: Ma foi, cela est vrai: 547 | on n'invente pas ces choses-là. C'est ainsi qu'il sauvera l'exagération 548 | de l'éloquence et de la poésie; que la vérité de la nature couvrira le 549 | prestige de l'art; et qu'il satisfera à deux conditions qui semblent 550 | contradictoires, d'être en même temps historien et poëte, véridique et 551 | menteur. 552 | 553 | Un exemple emprunté d'un autre art rendra peut-être plus sensible ce que 554 | je veux vous dire. Un peintre exécute sur la toile une tête. Toutes les 555 | formes en sont fortes, grandes et régulières; c'est l'ensemble le plus 556 | parfait et le plus rare. J'éprouve, en le considérant, du respect, de 557 | l'admiration, de l'effroi. J'en cherche le modèle dans la nature, et ne 558 | l'y trouve pas; en comparaison, tout y est faible, petit et mesquin; 559 | c'est une tête idéale; je le sens, je me le dis. Mais que l'artiste me 560 | fasse apercevoir au front de cette tête une cicatrice légère, une verrue 561 | à l'une de ses tempes, une coupure imperceptible à la lèvre inférieure; 562 | et, d'idéale qu'elle était, à l'instant la tête devient un portrait; une 563 | marque de petite vérole au coin de l'oeil ou à côté du nez, et ce visage 564 | de femme n'est plus celui de Vénus; c'est le portrait de quelqu'une de 565 | mes voisines. Je dirai donc à nos conteurs historiques: Vos figures sont 566 | belles, si vous voulez; mais il y manque la verrue à la tempe, la 567 | coupure à la lèvre, la marque de petite vérole à côté du nez, qui les 568 | rendraient vraies; et, comme disait mon ami Caillot[9]: «Un peu de 569 | poussière sur mes souliers, et je ne sors pas de ma loge, je reviens de 570 | la campagne.» 571 | 572 | Atque ita mentitur, sic veris falsa remiscet, 573 | Primo ne medium, medio ne discrepet imum. 574 | 575 | HORAT. _De Art. poet._, v. 151. 576 | 577 | Et puis un peu de morale après un peu de poétique, cela va si bien! 578 | Félix était un gueux qui n'avait rien; Olivier était un autre gueux qui 579 | n'avait rien: dites-en autant du charbonnier, de la charbonnière, et des 580 | autres personnages de ce conte; et concluez qu'en général il ne peut 581 | guère y avoir d'amitiés entières et solides qu'entre des hommes qui 582 | n'ont rien. Un homme alors est toute la fortune de son ami, et son ami 583 | est toute la sienne. De là la vérité de l'expérience, que le malheur 584 | resserre les liens; et la matière d'un petit paragraphe de plus pour la 585 | première édition du livre de _l'Esprit_[10]. 586 | 587 | 588 | 589 | 590 | NOTES 591 | 592 | 593 | [1] Il n'y alla pas seul, il était avec Grimm, qui raconte les faits 594 | (_Correspondance littéraire_, 1er décembre 1770) et donne comme 595 | motifs ayant déterminé le titre et le sujet du conte, non-seulement 596 | les _Deux Amis_, de Saint-Lambert, mais encore les _Deux Amis_, 597 | drame de Beaumarchais, et les _Deux Amis_ ou _le Comte de Meralbi_ 598 | (par Sellier de Moranville), roman en 4 volumes, tous ouvrages dont 599 | on s'occupait alors et qui n'avaient pas eu de succès. 600 | 601 | [2] C'était Meister le traducteur. 602 | 603 | [3] Cette bataille, livrée le 26 juillet 1757, fut gagnée par le 604 | maréchal d'Estrées contre le duc de Cumberland. (Note de l'édition 605 | BRIÈRE.) 606 | 607 | [4] Bourbonne, alors chef-lieu de subdélégation, était frontière de la 608 | Champagne, de la Lorraine et de la Franche-Comté, et il s'y faisait 609 | beaucoup de contrebande. (Note de l'édition BRIÈRE.) 610 | 611 | [5] La route de _Villars_ et celle d'_Iche_. (Note de l'édition 612 | BRIÈRE.) 613 | 614 | [6] Sur une copie qui est en notre possession, _Rançonnières_ est 615 | remplacé par _Romainville_, et _Courcelles_ par _Jolibois_. 616 | 617 | [7] Toutes les éditions portent _Lh..._ au lieu de _Ch..._ Diderot a 618 | voulu désigner Chaumont. (Note de l'édition BRIÈRE.) 619 | 620 | [8] Il est à supposer que nous n'avons pas ici la première version du 621 | conte. Nous trouvons dans une lettre à Grimm, du 21 octobre 1770, la 622 | preuve qu'il doit avoir subi divers remaniements. Voici, en effet, 623 | ce que nous y lisons: 624 | 625 | «J'avais pensé comme vous que l'atrocité du prêtre ôtait tout le 626 | pathétique de l'histoire de _Félix_. Envoyez-moi une copie de cette 627 | histoire et de celle d'_Olivier_, et ce que vous me demandez sera 628 | fait; mais dépêchez-vous.» 629 | 630 | Dans une autre lettre du 2 novembre au même, Diderot écrit: 631 | 632 | «On m'a envoyé le papier de _Félix_, mais on aurait bien fait d'y 633 | joindre celui d'_Olivier_ que j'avais demandé, afin de donner aux 634 | deux contes un peu d'unité. N'importe, je me passerai de celui qui 635 | me manque et je ferai de mon mieux.» 636 | 637 | Quelle fut la nature des corrections opérées? Nous ne savons; mais 638 | peut-être la lettre de M. Papin a-t-elle remplacé une intervention 639 | plus directe et plus _atroce_ du prêtre. 640 | 641 | [9] L'un des meilleurs acteurs de la comédie italienne, deviné par 642 | Garrick, et dont Grimm disait qu'il était sublime sans effort. 643 | «Personne, écrit-il, ne faisait avec une mesure plus juste tout ce 644 | qu'il voulait faire. Le Kain est un homme prodigieusement rare; 645 | peut-être Caillot est-il plus rare que lui. Caillot ne se doutait 646 | point de son talent; il se croyait fait pour chanter avec beaucoup 647 | d'agrément, jouer avec beaucoup de gaieté, avec une belle mine bien 648 | réjouie; mais il ne se croyait pas pathétique. Garrick, l'ayant vu 649 | jouer pendant son séjour en France, lui apprit qu'il serait acteur 650 | quand il lui plairait...» Caillot quitta le théâtre en 1772 et fut 651 | remplacé par un jeune abbé appelé Narbonne, échappé de la musique de 652 | Notre-Dame. 653 | 654 | [10] Cette édition ne se fit pas attendre. Condamné en 1759, 655 | l'_Esprit_ reparut en 1771 (Londres). Diderot était sans doute au 656 | courant de ce qui se préparait. 657 | 658 | 659 | 660 | 661 | 662 | 663 | End of Project Gutenberg's Les deux amis de Bourbonne, by Denis Diderot 664 | 665 | *** END OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK LES DEUX AMIS DE BOURBONNE *** 666 | 667 | ***** This file should be named 28603-8.txt or 28603-8.zip ***** 668 | This and all associated files of various formats will be found in: 669 | http://www.gutenberg.org/2/8/6/0/28603/ 670 | 671 | Produced by Laurent Vogel and the Online Distributed 672 | Proofreading Team at http://www.pgdp.net (This file was 673 | produced from images generously made available by the 674 | Bibliothèque nationale de France (BnF/Gallica) at 675 | http://gallica.bnf.fr) 676 | 677 | 678 | Updated editions will replace the previous one--the old editions 679 | will be renamed. 680 | 681 | Creating the works from public domain print editions means that no 682 | one owns a United States copyright in these works, so the Foundation 683 | (and you!) can copy and distribute it in the United States without 684 | permission and without paying copyright royalties. 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You may copy it, give it away or 5 | re-use it under the terms of the Project Gutenberg License included 6 | with this eBook or online at www.gutenberg.net 7 | 8 | 9 | Title: Regrets sur ma vieille robe de chambre 10 | 11 | Author: Denis Diderot 12 | 13 | Release Date: October 25, 2004 [EBook #13863] 14 | 15 | Language: French 16 | 17 | 18 | *** START OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK REGRETS SUR MA VIEILLE ROBE *** 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | This Etext was prepared by Ebooks libres et gratuits and 24 | is available at http://www.ebooksgratuits.com in Word format, 25 | Mobipocket Reader format, eReader format and Acrobat Reader format. 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | Denis Diderot 31 | 32 | REGRETS SUR MA VIEILLE ROBE DE CHAMBRE 33 | 34 | OU 35 | 36 | AVIS À CEUX QUI ONT PLUS DE GOÛT QUE DE FORTUNE 37 | 38 | (1772) 39 | 40 | 41 | Pourquoi ne l'avoir pas gardée? Elle était faite à moi; j'étais fait 42 | à elle. Elle moulait tous les plis de mon corps sans le gêner; 43 | j'étais pittoresque et beau. L'autre, raide, empesée, me mannequine. 44 | Il n'y avait aucun besoin auquel sa complaisance ne se prêtât; car 45 | l'indigence est presque toujours officieuse. Un livre était-il 46 | couvert de poussière, un de ses pans s'offrait à l'essuyer. L'encre 47 | épaissie refusait-elle de couler de ma plume, elle présentait le 48 | flanc. On y voyait tracés en longues raies noires les fréquents 49 | services qu'elle m'avait rendus. Ces longues raies annonçaient le 50 | littérateur, l'écrivain, l'homme qui travaille. A présent, j'ai 51 | l'air d'un riche fainéant; on ne sait qui je suis. 52 | 53 | Sous son abri, je ne redoutais ni la maladresse d'un valet, ni la 54 | mienne, ni les éclats du feu, ni la chute de l'eau. J'étais le 55 | maître absolu de ma vieille robe de chambre; je suis devenu 56 | l'esclave de la nouvelle. 57 | 58 | Le dragon qui surveillait la toison d'or ne fut pas plus inquiet que 59 | moi. Le souci m'enveloppe. 60 | 61 | Le vieillard passionné qui s'est livré, pieds et poings liés, aux 62 | caprices, à la merci d'une jeune folle, dit depuis le matin jusqu'au 63 | soir: Où est ma bonne, ma vieille gouvernante? Quel démon m'obsédait 64 | le jour que je la chassai pour celle-ci! Puis il pleure, il soupire. 65 | 66 | Je ne pleure pas, je ne soupire pas; mais à chaque instant je dis: 67 | Maudit soit celui qui inventa l'art de donner du prix à l'étoffe 68 | commune en la teignant en écarlate! Maudit soit le précieux vêtement 69 | que je révère! Où est mon ancien, mon humble, mon commode lambeau de 70 | calemande? 71 | 72 | Mes amis, gardez vos vieux amis. Mes amis, craignez l'atteinte de la 73 | richesse. Que mon exemple vous instruise. La pauvreté a ses 74 | franchises; l'opulence a sa gêne. 75 | 76 | O Diogène! si tu voyais ton disciple sous le fastueux manteau 77 | d'Aristippe, comme tu rirais! O Aristippe, ce manteau fastueux fut 78 | payé par bien des bassesses. Quelle comparaison de ta vie molle, 79 | rampante, efféminée, et de la vie libre et ferme du cynique 80 | déguenillé! J'ai quitté le tonneau où je régnais, pour servir sous 81 | un tyran. 82 | 83 | Ce n'est pas tout, mon ami. Écoutez les ravages du luxe, les suites 84 | d'un luxe conséquent. 85 | 86 | Ma vieille robe de chambre était une avec les autres guenilles qui 87 | m'environnaient. Une chaise de paille, une table de bois, une 88 | tapisserie de Bergame, une planche de sapin qui soutenait quelques 89 | livres, quelques estampes enfumées, sans bordure, clouées par les 90 | angles sur cette tapisserie; entre ces estampes trois ou quatre 91 | plâtres suspendus formaient avec ma vieille robe de chambre 92 | l'indigence la plus harmonieuse. 93 | 94 | Tout est désaccordé. Plus d'ensemble, plus d'unité, plus de beauté. 95 | 96 | Une nouvelle gouvernante stérile qui succède dans un presbytère, la 97 | femme qui entre dans la maison d'un veuf, le ministre qui remplace 98 | un ministre disgracié, le prélat moliniste qui s'empare du diocèse 99 | d'un prélat janséniste, ne causent pas plus de trouble que 100 | l'écarlate intruse en a causé chez moi. 101 | 102 | Je puis supporter sans dégoût la vue d'une paysanne. Ce morceau de 103 | toile grossière qui couvre sa tête; cette chevelure qui tombe éparse 104 | sur ses joues; ces haillons troués qui la vêtissent [sic] à demi; ce 105 | mauvais cotillon court qui ne va qu'à la moitié de ses jambes; ces 106 | pieds nus et couverts de fange ne peuvent me blesser: c'est l'image 107 | d'un état que je respecte; c'est l'ensemble des disgrâces d'une 108 | condition nécessaire et malheureuse que je plains. Mais mon coeur se 109 | soulève; et, malgré l'atmosphère parfumée qui la suit, j'éloigne mes 110 | pas, je détourne mes regards de cette courtisane dont la coiffure à 111 | points d'Angleterre, et les manchettes déchirées, les bas de soie 112 | sales et la chaussure usée, me montrent la misère du jour associée à 113 | l'opulence de la veille. 114 | 115 | Tel eût été mon domicile, si l'impérieuse écarlate n'eût tout mis à 116 | son unisson. 117 | 118 | J'ai vu la Bergame céder la muraille, à laquelle elle était depuis 119 | si longtemps attachée, à la tenture de damas. 120 | 121 | Deux estampes qui n'étaient pas sans mérite: _la Chute de la manne 122 | dans le désert_ du Poussin, et _l'Esther devant Assuérus_ du même; 123 | l'une honteusement chassée par un vieillard de Rubens, c'est la 124 | triste Esther; _la Chute de la manne_ dissipée par une _Tempête_ de 125 | Vernet. 126 | 127 | La chaise de paille reléguée dans l'antichambre par le fauteuil de 128 | maroquin. 129 | 130 | Homère, Virgile, Horace, Cicéron, soulager le faible sapin courbé 131 | sous leur masse, et se refermer dans une armoire marquetée, asile 132 | plus digne d'eux que de moi. 133 | 134 | Une grande glace s'emparer du manteau de ma cheminée. 135 | 136 | Ces deux jolis plâtres que je tenais de l'amitié de Falconet, et 137 | qu'il avait réparés lui-même, déménagés par une Vénus accroupie. 138 | L'argile moderne brisée par le bronze antique. 139 | 140 | La table de bois disputait encore le terrain, à l'abri d'une foule 141 | de brochures et de papiers entassés pêle-mêle, et qui semblaient 142 | devoir la dérober longtemps à l'injure qui la menaçait. Un jour elle 143 | subit son sort et, en dépit de ma paresse, les brochures et les 144 | papiers allèrent se ranger dans les serres d'un bureau précieux. 145 | 146 | Instinct funeste des convenances! Tact délicat et ruineux, goût 147 | sublime qui change, qui déplace, qui édifie, qui renverse; qui vide 148 | les coffres des pères; qui laisse les filles sans dot, les fils sans 149 | éducation; qui fait tant de belles choses et de si grand maux, toi 150 | qui substituas chez moi le fatal et précieux bureau à la table de 151 | bois; c'est toi qui perds les nations; c'est toi qui, peut-être, un 152 | jour, conduira mes effets sur le pont Saint-Michel, où l'on entendra 153 | la voix enrouée d'un juré crieur dire: A vingt louis une Vénus 154 | accroupie. 155 | 156 | L'intervalle qui restait entre la tablette de ce bureau et la 157 | _Tempête_ de Vernet, qui est au-dessus, faisait un vide désagréable 158 | à l'oeil. Ce vide fut rempli par une pendule; et quelle pendule 159 | encore! une pendule à la Geoffrin, une pendule où l'or contraste 160 | avec le bronze. 161 | 162 | Il y avait un angle vacant à côté de ma fenêtre. Cet angle demandait 163 | un secrétaire, qu'il obtint. 164 | 165 | Autre vide déplaisant entre la tablette du secrétaire et la belle 166 | tête de Rubens, il fut rempli par deux La Grenée. 167 | 168 | Ici c'est une _Magdeleine_ du même artiste; là, c'est une esquisse 169 | ou de Vien ou de Machy; car je donnai aussi dans les esquisses. Et 170 | ce fut ainsi que le réduit édifiant du philosophe se transforma dans 171 | le cabinet scandaleux du publicain. J'insulte aussi à la misère 172 | nationale. 173 | 174 | De ma médiocrité première, il n'est resté qu'un tapis de lisières. 175 | Ce tapis mesquin ne cadre guère avec mon luxe, je le sens. Mais j'ai 176 | juré et je jure, car les pieds de Denis le philosophe ne fouleront 177 | jamais un chef-d'oeuvre de la Savonnerie, que je réserverai ce 178 | tapis, comme le paysan transféré de sa chaumière dans le palais de 179 | son souverain réserva ses sabots. 180 | 181 | Lorsque le matin, couvert de la somptueuse écarlate, j'entre dans 182 | mon cabinet, si je baisse la vue, j'aperçois mon ancien tapis de 183 | lisières; il me rappelle mon premier état, et l'orgueil s'arrête à 184 | l'entrée de mon coeur. 185 | 186 | Non, mon ami, non: je ne suis point corrompu. Ma porte s'ouvre 187 | toujours au besoin qui s'adresse à moi; il me trouve la même 188 | affabilité. Je l'écoute, je le conseille, je le secours, je le 189 | plains. Mon âme ne s'est point endurcie; ma tête ne s'est point 190 | relevée. Mon dos est bon et rond, comme ci-devant. C'est le même ton 191 | de franchise; c'est la même sensibilité. Mon luxe est de fraîche 192 | date et le poison n'a point encore agi. Mais avec le temps, qui sait 193 | ce qui peut arriver? Qu'attendre de celui qui a oublié sa femme et 194 | sa fille, qui s'est endetté, qui a cessé d'être époux et père, et 195 | qui, au lieu de déposer au fond d'un coffre fidèle, une somme 196 | utile... 197 | 198 | Ah, saint prophète! levez vos mains au ciel, priez pour un ami en 199 | péril, dites à Dieu: si tu vois dans tes décrets éternels que la 200 | richesse corrompe le coeur de Denis, n'épargne pas les chefs- 201 | d'oeuvre qu'il idolâtre; détruis-les et ramène-le à sa première 202 | pauvreté; et moi, je dirai au ciel de mon côté: O Dieu! je me 203 | résigne à la prière du saint prophète et à ta volonté! Je 204 | t'abandonne tout; reprends tout; oui, tout, excepté le Vernet. Ah! 205 | laisse-moi le Vernet! 206 | 207 | Ce n'est pas l'artiste, c'est toi qui l'as fait. Respecte l'ouvrage 208 | de l'amitié et le tien. Vois ce phare, vois cette tour adjacente qui 209 | s'élève à droite; vois ce vieil arbre que les vents ont déchiré. Que 210 | cette masse est belle! Au-dessous de cette masse obscure, vois ces 211 | rochers couverts de verdure. C'est ainsi que ta main puissante les a 212 | formés; c'est ainsi que ta main bienfaisante les a tapissés. Vois 213 | cette terrasse inégale, qui descend du pied des rochers vers la mer. 214 | C'est l'image des dégradations que tu as permises au temps d'exercer 215 | sur les choses du monde les plus solides. Ton soleil l'aurait-il 216 | autrement éclairée? Dieu! si tu anéantis cet ouvrage de l'art, on 217 | dira que tu es un Dieu jaloux. Prends en pitié les malheureux épars 218 | sur cette rive. Ne te suffit-il pas de leur avoir montré le fond des 219 | abîmes? Ne les as-tu sauvés que pour les perdre? Écoute la prière de 220 | celui-ci qui te remercie. Aide les efforts de celui-là qui rassemble 221 | les tristes restes de sa fortune. Ferme l'oreille aux imprécations 222 | de ce furieux: hélas! il se promettait des retours si avantageux; il 223 | avait médité le repos et la retraite; il en était à son dernier 224 | voyage. Cent fois dans la route, il avait calculé par ses doigts le 225 | fond de sa fortune; il en avait arrangé l'emploi: et voilà toutes 226 | ses espérances trompées; peine lui reste-t-il de quoi couvrir ses 227 | membres nus. Sois touché de la tendresse de ces deux époux. Vois la 228 | terreur que tu as inspirée à cette femme. Elle te rend grâce du mal 229 | que tu ne lui as pas fait. Cependant, son enfant, trop jeune pour 230 | savoir à quel péril tu l'avais exposé, lui, son père et sa mère, 231 | s'occupe du fidèle compagnon de son voyage; il rattache le collier 232 | de son chien. Fais grâce à l'innocent. Vois cette mère fraîchement 233 | échappée des eaux avec son époux; ce n'est pas pour elle qu'elle a 234 | tremblé, c'est pour son enfant. Vois comme elle le serre contre son 235 | sein; vois comme elle le baise. O Dieu! reconnais les eaux que tu as 236 | créées. Reconnais-les, et lorsque ton souffle les agite, et lorsque 237 | ta main les apaise. Reconnais les sombres nuages que tu avais 238 | rassemblés, et qu'il t'a plu de dissiper. Déjà ils se séparent, ils 239 | s'éloignent, déjà la lueur de l'astre du jour renaît sur la face des 240 | eaux; je présage le calme à cet horizon rougeâtre. Qu'il est loin, 241 | cet horizon! il ne confine point avec la mer. Le ciel descend au- 242 | dessous et semble tourner autour du globe. Achève d'éclaircir ce 243 | ciel; achève de rendre à la mer sa tranquillité. Permets à ces 244 | matelots de remettre à flot leur navire échoué; seconde leur 245 | travail; donne-leur des forces, et laisse-moi mon tableau. Laisse- 246 | le-moi, comme la verge dont tu châtieras l'homme vain. Déjà ce n'est 247 | plus moi qu'on visite, qu'on vient entendre: c'est Vernet qu'on 248 | vient admirer chez moi. Le peintre a humilié le philosophe. 249 | 250 | O mon ami, le beau Vernet que je possède! Le sujet est la fin d'une 251 | tempête sans catastrophe fâcheuse. Les flots sont encore agités; le 252 | ciel couvert de nuages; les matelots s'occupent sur leur navire 253 | échoué; les habitants accourent des montagnes voisines. 254 | 255 | Que cet artiste a d'esprit! Il ne lui a fallu qu'un petit nombre de 256 | figures principales pour rendre toutes les circonstances de 257 | l'instant qu'il a choisi. Comme toute cette scène est vraie! Comme 258 | tout est peint avec légèreté, facilité et vigueur! Je veux garder ce 259 | témoignage de son amitié. Je veux que mon gendre le transmette ses 260 | enfants, ses enfants aux leurs, et ceux-ci aux enfants qui naîtront 261 | d'eux. 262 | 263 | Si vous voyiez le bel ensemble de ce morceau; comme tout y est 264 | harmonieux; comme les effets s'y enchaînent; comme tout se fait 265 | valoir sans effort et sans apprêt; comme ces montagnes de la droite 266 | sont vaporeuses; comme ces rochers et les édifices surimposés sont 267 | beaux; comme cet arbre est pittoresque; comme cette terrasse est 268 | éclairée; comme la lumière s'y dégrade; comme ces figures sont 269 | disposées, vraies, agissantes, naturelles, vivantes; comme elles 270 | intéressent; la force dont elles sont peintes; la pureté dont elles 271 | sont dessinées; comme elles se détachent du fond; l'énorme étendue 272 | de cet espace; la vérité de ces eaux; ces nuées, ce ciel, cet 273 | horizon! Ici le fond est privé de lumière et le devant clair, au 274 | contraire du technique commun. Venez voir mon Vernet; mais ne me 275 | l'ôtez pas. 276 | 277 | Avec le temps, les dettes s'acquitteront; le remords s'apaisera; et 278 | j'aurai une jouissance pure. Ne craignez pas que la fureur 279 | d'entasser des belles choses me prenne. Les amis que j'avais, je les 280 | ai; et le nombre n'en est pas augmenté. J'ai Laïs, mais Laïs ne m'a 281 | pas. Heureux entre ses bras, je suis prêt à la céder à celui que 282 | j'aimerai et qu'elle rendrait plus heureux que moi. Et pour vous 283 | dire mon secret à l'oreille, cette Laïs, qui se vend si cher aux 284 | autres, ne m'a rien coûté. 285 | 286 | 287 | 288 | 289 | 290 | End of the Project Gutenberg EBook of Regrets sur ma vieille robe de chambre 291 | by Denis Diderot 292 | 293 | *** END OF THIS PROJECT GUTENBERG EBOOK REGRETS SUR MA VIEILLE ROBE *** 294 | 295 | ***** This file should be named 13863-8.txt or 13863-8.zip ***** 296 | This and all associated files of various formats will be found in: 297 | http://www.gutenberg.net/1/3/8/6/13863/ 298 | 299 | This Etext was prepared by Ebooks libres et gratuits and 300 | is available at http://www.ebooksgratuits.com in Word format, 301 | Mobipocket Reader format, eReader format and Acrobat Reader format. 302 | 303 | Updated editions will replace the previous one--the old editions 304 | will be renamed. 305 | 306 | Creating the works from public domain print editions means that no 307 | one owns a United States copyright in these works, so the Foundation 308 | (and you!) can copy and distribute it in the United States without 309 | permission and without paying copyright royalties. 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Information about Donations to the Project Gutenberg 596 | Literary Archive Foundation 597 | 598 | Project Gutenberg-tm depends upon and cannot survive without wide 599 | spread public support and donations to carry out its mission of 600 | increasing the number of public domain and licensed works that can be 601 | freely distributed in machine readable form accessible by the widest 602 | array of equipment including outdated equipment. Many small donations 603 | ($1 to $5,000) are particularly important to maintaining tax exempt 604 | status with the IRS. 605 | 606 | The Foundation is committed to complying with the laws regulating 607 | charities and charitable donations in all 50 states of the United 608 | States. Compliance requirements are not uniform and it takes a 609 | considerable effort, much paperwork and many fees to meet and keep up 610 | with these requirements. We do not solicit donations in locations 611 | where we have not received written confirmation of compliance. 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General Information About Project Gutenberg-tm electronic 631 | works. 632 | 633 | Professor Michael S. Hart is the originator of the Project Gutenberg-tm 634 | concept of a library of electronic works that could be freely shared 635 | with anyone. For thirty years, he produced and distributed Project 636 | Gutenberg-tm eBooks with only a loose network of volunteer support. 637 | 638 | Project Gutenberg-tm eBooks are often created from several printed 639 | editions, all of which are confirmed as Public Domain in the U.S. 640 | unless a copyright notice is included. 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Be sure to check the 5 | copyright laws for your country before downloading or redistributing 6 | this or any other Project Gutenberg eBook. 7 | 8 | This header should be the first thing seen when viewing this Project 9 | Gutenberg file. Please do not remove it. Do not change or edit the 10 | header without written permission. 11 | 12 | Please read the "legal small print," and other information about the 13 | eBook and Project Gutenberg at the bottom of this file. Included is 14 | important information about your specific rights and restrictions in 15 | how the file may be used. You can also find out about how to make a 16 | donation to Project Gutenberg, and how to get involved. 17 | 18 | 19 | **Welcome To The World of Free Plain Vanilla Electronic Texts** 20 | 21 | **eBooks Readable By Both Humans and By Computers, Since 1971** 22 | 23 | *****These eBooks Were Prepared By Thousands of Volunteers!***** 24 | 25 | 26 | Title: Die Huldigung der Kuenste 27 | 28 | Author: Friedrich Schiller 29 | 30 | Release Date: April, 2005 [EBook #7939] 31 | [Yes, we are more than one year ahead of schedule] 32 | [This file was first posted on June 3, 2003] 33 | 34 | Edition: 10 35 | 36 | Language: German 37 | 38 | 39 | *** START OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK DIE HULDIGUNG DER KUENSTE *** 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | Produced by Delphine Lettau and Mike Pullen 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | This Etext is in German. 50 | 51 | This book content was graciously contributed by the Gutenberg Projekt-DE. 52 | That project is reachable at the web site http://gutenberg.spiegel.de/. 53 | 54 | Dieses Buch wurde uns freundlicherweise vom "Gutenberg Projekt-DE" 55 | zur Verfügung gestellt. Das Projekt ist unter der Internet-Adresse 56 | http://gutenberg.spiegel.de/ erreichbar. 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | Die Huldigung der Künste. 62 | 63 | Friedrich Schiller. 64 | 65 | Ein lyrisches Spiel. 66 | 67 | Ihrer Kaiserl. Hoheit der Frau Erbprinzessin von Weimar Maria 68 | Paulowna Großfürstin von Rußland in Ehrfurcht gewidmet 69 | und vorgestellt auf dem Hoftheater zu Weimar am 12. November 1804. 70 | 71 | 72 | Personen. 73 | 74 | Vater. 75 | Mutter. 76 | Jüngling. 77 | Mädchen. 78 | Chor von Landleuten. 79 | Genius. 80 | 81 | Die sieben Künste. 82 | 83 | 84 | 85 | Die Scene ist eine freie ländliche Gegend; in der Mitte ein 86 | Orangenbaum, mit Früchten beladen und mit Bändern geschmückt. 87 | Landleute sind eben beschäftigt, ihn in die Erde zu pflanzen, 88 | indem die Mädchen und Kinder ihn zu beiden Seiten an 89 | Blumenketten halten. 90 | 91 | 92 | Vater. Wachse, wachse, blühender Baum 93 | Mit der goldnen Früchtekrone, 94 | Den wir aus der fremden Zone, 95 | Pflanzen in dem heimischen Raum! 96 | Fülle süßer Früchte beuge 97 | Deine immer grünen Zweige! 98 | 99 | Alle Landleute. Wachse, wachse, blühender Baum 100 | Strebend in den Himmelraum! 101 | 102 | Jüngling. Mit der duft'gen Blüthe paare 103 | Prangend sich die goldne Frucht! 104 | Stehe in dem Sturm der Jahre, 105 | Daure in der Zeiten Flucht! 106 | 107 | Alle. Stehe in dem Sturm der Jahre, 108 | Daure in der Zeiten Flucht! 109 | 110 | Mutter. Nimm ihn auf, o heil'ge Erde, 111 | Nimm den zarten Fremdlich ein! 112 | Führer der gefleckten Heerde, 113 | Hoher Flurgott, pflege sein! 114 | 115 | Mädchen. Pflegt ihn, zärtliche Dryaden! 116 | Schütz' ihn, schütz' ihn, Vater Pan! 117 | Und ihr freien Oreaden, 118 | Daß ihm keine Wetter schaden, 119 | Fesselt alle Stürme an! 120 | 121 | Alle. Pflegt ihn, zärtliche Dryaden! 122 | Schütz' ihn, schütz' ihn, Vater Pan! 123 | 124 | Jüngling. Lächle dir der warme Aether 125 | Ewig klar und ewig blau! 126 | Sonne, gib ihm deine Strahlen, 127 | Erde, gib ihm deinen Thau! 128 | 129 | Alle. Sonne, gib ihm deine Strahlen, 130 | Erde, gib ihm deinen Thau! 131 | 132 | Vater. Freude, Freude, neues Leben 133 | Mögst du jedem Wandrer geben; 134 | Denn die Freude pflanzte dich. 135 | Mögen deine Nektargaben 136 | Noch den spätsten Enkel laben, 137 | Und erquicket segn' er dich! 138 | 139 | Alle. Freude, Freude, neues Leben 140 | Mögst du jedem Wandrer geben; 141 | Denn die Freude pflanzte dich. 142 | 143 | Sie tanzen in einem bunten Reihen um den Baum. Die Musik des 144 | Orchesters begleitet sie und geht allmählig in einen edlern Styl 145 | über, während daß man im Hintergrund den Genius mit den sieben 146 | Göttinnen herabsteigen sieht. Die Landleute ziehen sich nach beiden 147 | Seiten der Bühne, indem der Genius in die Mitte tritt und die drei 148 | bildenden Künste sich zu seiner Rechten, die vier redenden und 149 | musikalischen sich zu seiner Linken stellen. 150 | 151 | Chor der Künste. Wir kommen von fernher, 152 | Wir wandern und schreiten 153 | Von Völkern zu Völkern, 154 | Von Zeiten zu Zeiten; 155 | Wir suchen auf Erden ein bleibendes Haus. 156 | Um ewig zu wohnen 157 | Auf ruhigen Thronen, 158 | In schaffender Stille, 159 | In wirkender Fülle, 160 | Wir wandern und suchen und finden's nicht aus. 161 | 162 | Jüngling. Sieh, wer sind sie, die hier nahen, 163 | Eine göttergleiche Schaar! 164 | Bilder, wie wir nie sie sahen; 165 | Es ergreift mich wunderbar. 166 | 167 | Genius. Wo die Waffen erklirren 168 | Mit eisernem Klang, 169 | Wo der Haß und der Wahn die Herzen verwirren, 170 | Wo die Menschen wandeln im ewigen Irren 171 | Da wenden wir flüchtig den eilenden Gang. 172 | 173 | Chor der Künste. Wir hassen die Falschen, 174 | Die Götterverächter; 175 | Wir suchen der Menschen 176 | Aufricht'ge Geschlechter; 177 | Wo kindliche Sitten 178 | Uns freundlich empfahn, 179 | Da bauen wir Hütten 180 | Und siedeln uns an! 181 | 182 | Mädchen. Wie wird mir auf einmal! 183 | Wie ist mir geschehn! 184 | Es zieht mich zu ihnen mit dunkeln Gewalten; 185 | Es sind mir bekannte, geliebte Gestalten, 186 | Und weiß doch, ich habe sie niemals gesehn. 187 | 188 | Alle Landleute. Wie wird mir auf einmal! 189 | Wie ist mir geschehn! 190 | 191 | Genius. Aber, still! da seh' ich Menschen, 192 | Und sie scheinen hoch beglückt; 193 | Reich mit Bändern und mit Kränzen, 194 | Festlich ist der Baum geschmückt. 195 | --Sind dies nicht der Freude Spuren? 196 | Redet! Was begibt sich hier? 197 | 198 | Vater. Hirten sind wir dieser Fluren, 199 | Und ein Fest begehen wir. 200 | 201 | Genius. Welches Fest? O lasset hören! 202 | 203 | Mutter. Unsrer Königin zu Ehren, 204 | Der erhabnen, gütigen, 205 | Die in unser stilles Thal 206 | Niederstieg, uns zu beglücken, 207 | Aus dem hohen Kaisersaal. 208 | 209 | Jüngling. Sie, die alle Reize schmücken, 210 | Gütig, wie der Sonne Strahl. 211 | 212 | Genius. Warum pflanzt ihr diesen Baum? 213 | 214 | Jüngling. Ach, sie kommt aus fernem Land, 215 | Und ihr Herz blickt in die Ferne! 216 | Fesseln möchten wir sie gerne 217 | An das neue Vaterland. 218 | 219 | Genius. Darum grabt ihr diesen Baum 220 | Mit den Wurzeln in die Erde, 221 | Daß die Hohe heimisch werde 222 | In dem neuen Vaterland? 223 | 224 | Mädchen. Ach, so viele zarte Bande 225 | Ziehen sie zum Jugendlande! 226 | Alles, was sie dort verließ, 227 | Ihrer Kindheit Paradies 228 | Und den heil'gen Schooß der Mutter 229 | Und das große Herz der Brüder 230 | Und der Schwestern zarte Brust-- 231 | Können wir es ihr ersetzen? 232 | Ist ein Preis in der Natur 233 | Solchen Freuden, solchen Schätzen? 234 | 235 | Genius. Liebe greift auch in die Ferne, 236 | Liebe fesselt ja kein Ort. 237 | Wie die Flamme nicht verarmet, 238 | Zündet sich an ihrem Feuer 239 | Eine andre wachsend fort-- 240 | Was sie Theures dort besessen, 241 | Unverloren bleibt es ihr; 242 | Hat sie Liebe dort verlassen, 243 | Findet sie die Liebe hier. 244 | 245 | Mutter. Ach, sie tritt aus Marmorhallen, 246 | Aus dem goldnen Saal der Pracht. 247 | Wir die Hohe sich gefallen 248 | Hier, wo über freien Auen 249 | Nur die goldne Sonne lacht? 250 | 251 | Genius. Hirten, euch ist nicht gegeben, 252 | In ein schönes Herz zu schauen! 253 | Wissen ein erhabner Sinn 254 | Legt das Große in das Leben, 255 | Und er sucht es nicht darin. 256 | 257 | Jüngling. O schöne Fremdlinge! lehrt uns sie binden, 258 | O lehrt uns, ihr wohlgefällig sein! 259 | Gern wollten wir ihr duft'ge Kränze winden 260 | Und führten sie in unsre Hütten ein! 261 | 262 | Genius. Ein schönes Herz hat bald sich heim gefunden, 263 | Es schafft sich selbst, still wirkend, seine Welt. 264 | Und wie der Baum sich in die Erde schlingt 265 | Mit seiner Wurzeln Kraft und fest sich kettet, 266 | So rankt das Edle sich, das Treffliche, 267 | Mit seinen Thaten an das Leben an. 268 | Schnell knüpfen sich der Liebe zarte Bande, 269 | Wo man beglückt, ist man im Vaterlande. 270 | 271 | Alle Landleute. O schöner Fremdling! sag, wie wir sie binden, 272 | Die Herrliche, in unsern stillen Gründen? 273 | 274 | Genius. Es ist gefunden schon, das zarte Band, 275 | Nicht Alles ist ihr fremd in diesem Land; 276 | Mich wird sie wohl und mein Gefolge kennen, 277 | Wenn wir uns ihr verkündigen und nennen. 278 | 279 | (Hier tritt der Genius bis ans Proszenium, die sieben Göttinnen 280 | thun das Gleiche, so daß sie ganz vorn einen Halbkreis bilden. In 281 | dem Augenblick, wo sie vortreten, enthüllen sie ihre Attribute, die 282 | sie bis jetzt unter den Gewändern verborgen gehalten.) 283 | 284 | Genius (gegen die Fürstin). 285 | Ich bin der schaffende Genius des Schönen, 286 | Und die mir folget, ist der Künste Schaar. 287 | Wir sind's, die alle Menschenwerke krönen, 288 | Wir schmücken den Palast und den Altar. 289 | Längst wohnten wir bei deinem Kaiserstamme, 290 | Und sie, die Herrliche, die dich gebar, 291 | Sie nährt uns selbst die heil'ge Opferflamme 292 | Mit reiner Hand auf ihrem Hausaltar. 293 | Wir sind dir nachgefolgt, von ihr gesendet; 294 | Denn alles Glück wird nur durch uns vollendet. 295 | 296 | Architektur (mit einer Mauerkrone auf dem Haupt, ein goldnes Schiff 297 | in der Rechten). 298 | Mich sahst du thronen an der Newa Strom! 299 | Dein großer Ahnherr rief mich nach dem Norden, 300 | Und dort erbaut' ich ihm ein zweites Rom; 301 | Durch mich ist es ein Kaisersitz geworden. 302 | Ein Paradies der Herrlichkeit und Größe 303 | Stieg unter meiner Zauberruthe Schlag. 304 | Jetzt rauscht des Lebens lustiges Getöse, 305 | Wo vormals nur ein düstrer Nebel lag; 306 | Die stolze Flottenrüstung seiner Maste 307 | Erschreckt den alten Belt in seinem Meerpalaste. 308 | 309 | Sculptur (mit einer Victoria in der Hand). 310 | Auch mich hast du mit Staunen oft gesehen, 311 | Die ernste Bildnerin der alten Götterwelt. 312 | Auf einen Felsen--er wird ewig stehen-- 313 | Hab' ich sein großes Heldenbild gestellt; 314 | Und dieses Siegesbild, das ich erschaffen, (die Victoria zeigend) 315 | Dein hoher Bruder schwingt's in mächt'ger Hand; 316 | Es fliegt einher vor Alexanders Waffen, 317 | Er hat's auf ewig an sein Heer gebannt. 318 | Ich kann aus Thon nur Lebenloses bilden, 319 | Er schafft sich ein gesittet Volk aus Wilden. 320 | 321 | Malerei. Auch mich, Erhabne! wirst du nicht verkennen, 322 | Die heitre Schöpferin der täuschenden Gestalt. 323 | Von Leben blitzt es, und die Farben brennen 324 | Auf meinem Tuch mit glühender Gewalt. 325 | Die Sinne weiß ich lieblich zu betrügen, 326 | Ja, durch die Augen täusch' ich selbst das Herz; 327 | Mit des Geliebten nachgeahmten Zügen 328 | Versüß' ich oft der Sehnsucht bittern Schmerz. 329 | Die sich getrennt nach Norden und nach Süden, 330 | Sie haben mich--und sind nicht ganz geschieden. 331 | 332 | Poesie. Mich hält kein Band, mich fesselt keine Schranke, 333 | Frei schwing' ich mich durch alle Räume fort. 334 | Mein unermeßlich Reich ist der Gedanke, 335 | Und mein geflügelt Werkzeug ist das Wort. 336 | Was sich bewegt im Himmel und auf Erden, 337 | Was die Natur tief im Verborgnen schafft, 338 | Muß mir entschleiert und entsiegelt werden, 339 | Denn nichts beschränkt die freie Dichterkraft; 340 | Doch Schönres find' ich nichts, wie lang ich wähle, 341 | Als in der schönen Form--die schöne Seele. 342 | 343 | Musik (mit der Leier). 344 | Der Töne Macht, die aus den Saiten quillet, 345 | Du kennst sie wohl, du übst sie mächtig aus. 346 | Was ahnungsvoll den tiefen Busen füllet, 347 | Es spricht sich nur in meinen Tönen aus; 348 | Ein holder Zauber spielt um deine Sinnen, 349 | Ergieß' ich meinen Strom von Harmonien, 350 | In süßer Wehmuth will das Herz zerrinnen, 351 | Und von den Lippen will die Seele fliehn, 352 | Und setz' ich meine Leiter an von Tönen, 353 | Ich trage dich hinauf zum höchsten Schönen. 354 | 355 | Tanz (mit der Cymbale). 356 | Das hohe Göttliche, es ruht in ernster Stille, 357 | Mit stillem Geist will es empfunden sein. 358 | Das Leben regt sich gern in üpp'ger Fülle; 359 | Die Jugend will sich äußern, will sich freun. 360 | Die Freude führ' ich an der Schönheit Zügel, 361 | Die gern die zarten Grenzen übertritt; 362 | Dem schweren Körper geb' ich Zephyrs Flügel, 363 | Das Gleichmaß leg' ich in des Tanzes Schritt. 364 | Was sich bewegt, lenk' ich mit meinem Stabe, 365 | Die Grazie ist meine schöne Gabe. 366 | 367 | Schauspielkunst (mit einer Doppelmaske). 368 | Ein Janusbild lass' ich vor dir erscheinen, 369 | Die Freude zeigt es hier und hier den Schmerz. 370 | Die Menschheit wechselt zwischen Lust und Weinen, 371 | Und mit dem Ernste gattet sich der Scherz. 372 | Mit allen seinen Tiefen, seinen Höhen 373 | Roll' ich das Leben ab vor deinem Blick. 374 | Wenn du das große Spiel der Welt gesehen, 375 | So kehrst du reicher in dich selbst zurück; 376 | Denn, wer den Sinn aufs Ganze hält gerichtet, 377 | Dem ist der Streit in seiner Brust geschlichtet. 378 | 379 | Genius. Und Alle, die wir hier vor dir erschienen, 380 | Der hohen Künste heil'ger Götterkreis, 381 | Sind wir bereit, o Fürstin, dir zu dienen. 382 | Gebiete du, und schnell, auf dein Geheiß, 383 | Wie Thebens Mauer beider Leier Tönen, 384 | Belebt sich der empfindungslose Stein, 385 | Entfaltet sich dir eine Welt des Schönen. 386 | 387 | Architektur. Die Säule soll sich an die Säule reihn. 388 | 389 | Sculptur. Der Marmor schmelzen unter Hammers Schlägen. 390 | 391 | Malerei. Das Leben frisch sich auf der Leinwand regen. 392 | 393 | Musik. Der Strom der Harmonieen dir erklingen. 394 | 395 | Tanz. Der leichte Tanz den muntern Reigen schlingen. 396 | 397 | Schauspielkunst. Die Welt sich dir auf dieser Bühne spiegeln. 398 | 399 | Poesie. Die Phantasie auf ihren mächt'gen Flügeln 400 | Dich zaubern in das himmlische Gefild! 401 | 402 | Malerei. Und wie der Iris schönes Farbenbild 403 | Sich glänzend aufbaut aus der Sonne Strahlen, 404 | So wollen wir mit schön vereintem Streben, 405 | Der hohen Schönheit sieben heil'ge Zahlen, 406 | Dir, Herrliche, den Lebensteppich weben! 407 | 408 | Alle Künste (sich umfassend). 409 | Denn aus der Kräfte schön vereintem Streben 410 | Erhebt sich, wirkend, erst das wahre Leben. 411 | 412 | 413 | Ende dieses Projekt Gutenberg Etextes Die Huldigung der Künste, 414 | von Friedrich Schiller. 415 | 416 | 417 | 418 | 419 | 420 | End of Project Gutenberg's Die Huldigung der Kuenste, by Friedrich Schiller 421 | 422 | *** END OF THE PROJECT GUTENBERG EBOOK DIE HULDIGUNG DER KUENSTE *** 423 | 424 | This file should be named 7939-8.txt or 7939-8.zip 425 | 426 | Produced by Delphine Lettau and Mike Pullen 427 | 428 | Project Gutenberg eBooks are often created from several printed 429 | editions, all of which are confirmed as Public Domain in the US 430 | unless a copyright notice is included. Thus, we usually do not 431 | keep eBooks in compliance with any particular paper edition. 432 | 433 | We are now trying to release all our eBooks one year in advance 434 | of the official release dates, leaving time for better editing. 435 | Please be encouraged to tell us about any error or corrections, 436 | even years after the official publication date. 437 | 438 | Please note neither this listing nor its contents are final til 439 | midnight of the last day of the month of any such announcement. 440 | The official release date of all Project Gutenberg eBooks is at 441 | Midnight, Central Time, of the last day of the stated month. A 442 | preliminary version may often be posted for suggestion, comment 443 | and editing by those who wish to do so. 444 | 445 | Most people start at our Web sites at: 446 | http://gutenberg.net or 447 | http://promo.net/pg 448 | 449 | These Web sites include award-winning information about Project 450 | Gutenberg, including how to donate, how to help produce our new 451 | eBooks, and how to subscribe to our email newsletter (free!). 452 | 453 | 454 | Those of you who want to download any eBook before announcement 455 | can get to them as follows, and just download by date. This is 456 | also a good way to get them instantly upon announcement, as the 457 | indexes our cataloguers produce obviously take a while after an 458 | announcement goes out in the Project Gutenberg Newsletter. 459 | 460 | http://www.ibiblio.org/gutenberg/etext03 or 461 | ftp://ftp.ibiblio.org/pub/docs/books/gutenberg/etext03 462 | 463 | Or /etext02, 01, 00, 99, 98, 97, 96, 95, 94, 93, 92, 92, 91 or 90 464 | 465 | Just search by the first five letters of the filename you want, 466 | as it appears in our Newsletters. 467 | 468 | 469 | Information about Project Gutenberg (one page) 470 | 471 | We produce about two million dollars for each hour we work. The 472 | time it takes us, a rather conservative estimate, is fifty hours 473 | to get any eBook selected, entered, proofread, edited, copyright 474 | searched and analyzed, the copyright letters written, etc. Our 475 | projected audience is one hundred million readers. If the value 476 | per text is nominally estimated at one dollar then we produce $2 477 | million dollars per hour in 2002 as we release over 100 new text 478 | files per month: 1240 more eBooks in 2001 for a total of 4000+ 479 | We are already on our way to trying for 2000 more eBooks in 2002 480 | If they reach just 1-2% of the world's population then the total 481 | will reach over half a trillion eBooks given away by year's end. 482 | 483 | The Goal of Project Gutenberg is to Give Away 1 Trillion eBooks! 484 | This is ten thousand titles each to one hundred million readers, 485 | which is only about 4% of the present number of computer users. 486 | 487 | Here is the briefest record of our progress (* means estimated): 488 | 489 | eBooks Year Month 490 | 491 | 1 1971 July 492 | 10 1991 January 493 | 100 1994 January 494 | 1000 1997 August 495 | 1500 1998 October 496 | 2000 1999 December 497 | 2500 2000 December 498 | 3000 2001 November 499 | 4000 2001 October/November 500 | 6000 2002 December* 501 | 9000 2003 November* 502 | 10000 2004 January* 503 | 504 | 505 | The Project Gutenberg Literary Archive Foundation has been created 506 | to secure a future for Project Gutenberg into the next millennium. 507 | 508 | We need your donations more than ever! 509 | 510 | As of February, 2002, contributions are being solicited from people 511 | and organizations in: Alabama, Alaska, Arkansas, Connecticut, 512 | Delaware, District of Columbia, Florida, Georgia, Hawaii, Illinois, 513 | Indiana, Iowa, Kansas, Kentucky, Louisiana, Maine, Massachusetts, 514 | Michigan, Mississippi, Missouri, Montana, Nebraska, Nevada, New 515 | Hampshire, New Jersey, New Mexico, New York, North Carolina, Ohio, 516 | Oklahoma, Oregon, Pennsylvania, Rhode Island, South Carolina, South 517 | Dakota, Tennessee, Texas, Utah, Vermont, Virginia, Washington, West 518 | Virginia, Wisconsin, and Wyoming. 519 | 520 | We have filed in all 50 states now, but these are the only ones 521 | that have responded. 522 | 523 | As the requirements for other states are met, additions to this list 524 | will be made and fund raising will begin in the additional states. 525 | Please feel free to ask to check the status of your state. 526 | 527 | In answer to various questions we have received on this: 528 | 529 | We are constantly working on finishing the paperwork to legally 530 | request donations in all 50 states. If your state is not listed and 531 | you would like to know if we have added it since the list you have, 532 | just ask. 533 | 534 | While we cannot solicit donations from people in states where we are 535 | not yet registered, we know of no prohibition against accepting 536 | donations from donors in these states who approach us with an offer to 537 | donate. 538 | 539 | International donations are accepted, but we don't know ANYTHING about 540 | how to make them tax-deductible, or even if they CAN be made 541 | deductible, and don't have the staff to handle it even if there are 542 | ways. 543 | 544 | Donations by check or money order may be sent to: 545 | 546 | Project Gutenberg Literary Archive Foundation 547 | PMB 113 548 | 1739 University Ave. 549 | Oxford, MS 38655-4109 550 | 551 | Contact us if you want to arrange for a wire transfer or payment 552 | method other than by check or money order. 553 | 554 | The Project Gutenberg Literary Archive Foundation has been approved by 555 | the US Internal Revenue Service as a 501(c)(3) organization with EIN 556 | [Employee Identification Number] 64-622154. 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You know: lawyers. 587 | They tell us you might sue us if there is something wrong with 588 | your copy of this eBook, even if you got it for free from 589 | someone other than us, and even if what's wrong is not our 590 | fault. So, among other things, this "Small Print!" statement 591 | disclaims most of our liability to you. It also tells you how 592 | you may distribute copies of this eBook if you want to. 593 | 594 | *BEFORE!* YOU USE OR READ THIS EBOOK 595 | By using or reading any part of this PROJECT GUTENBERG-tm 596 | eBook, you indicate that you understand, agree to and accept 597 | this "Small Print!" statement. If you do not, you can receive 598 | a refund of the money (if any) you paid for this eBook by 599 | sending a request within 30 days of receiving it to the person 600 | you got it from. 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If you received it 642 | on a physical medium, you must return it with your note, and 643 | such person may choose to alternatively give you a replacement 644 | copy. If you received it electronically, such person may 645 | choose to alternatively give you a second opportunity to 646 | receive it electronically. 647 | 648 | THIS EBOOK IS OTHERWISE PROVIDED TO YOU "AS-IS". NO OTHER 649 | WARRANTIES OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, ARE MADE TO YOU AS 650 | TO THE EBOOK OR ANY MEDIUM IT MAY BE ON, INCLUDING BUT NOT 651 | LIMITED TO WARRANTIES OF MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR A 652 | PARTICULAR PURPOSE. 653 | 654 | Some states do not allow disclaimers of implied warranties or 655 | the exclusion or limitation of consequential damages, so the 656 | above disclaimers and exclusions may not apply to you, and you 657 | may have other legal rights. 658 | 659 | INDEMNITY 660 | You will indemnify and hold Michael Hart, the Foundation, 661 | and its trustees and agents, and any volunteers associated 662 | with the production and distribution of Project Gutenberg-tm 663 | texts harmless, from all liability, cost and expense, including 664 | legal fees, that arise directly or indirectly from any of the 665 | following that you do or cause: [1] distribution of this eBook, 666 | [2] alteration, modification, or addition to the eBook, 667 | or [3] any Defect. 668 | 669 | DISTRIBUTION UNDER "PROJECT GUTENBERG-tm" 670 | You may distribute copies of this eBook electronically, or by 671 | disk, book or any other medium if you either delete this 672 | "Small Print!" and all other references to Project Gutenberg, 673 | or: 674 | 675 | [1] Only give exact copies of it. Among other things, this 676 | requires that you do not remove, alter or modify the 677 | eBook or this "small print!" statement. You may however, 678 | if you wish, distribute this eBook in machine readable 679 | binary, compressed, mark-up, or proprietary form, 680 | including any form resulting from conversion by word 681 | processing or hypertext software, but only so long as 682 | *EITHER*: 683 | 684 | [*] The eBook, when displayed, is clearly readable, and 685 | does *not* contain characters other than those 686 | intended by the author of the work, although tilde 687 | (~), asterisk (*) and underline (_) characters may 688 | be used to convey punctuation intended by the 689 | author, and additional characters may be used to 690 | indicate hypertext links; OR 691 | 692 | [*] The eBook may be readily converted by the reader at 693 | no expense into plain ASCII, EBCDIC or equivalent 694 | form by the program that displays the eBook (as is 695 | the case, for instance, with most word processors); 696 | OR 697 | 698 | [*] You provide, or agree to also provide on request at 699 | no additional cost, fee or expense, a copy of the 700 | eBook in its original plain ASCII form (or in EBCDIC 701 | or other equivalent proprietary form). 702 | 703 | [2] Honor the eBook refund and replacement provisions of this 704 | "Small Print!" statement. 705 | 706 | [3] Pay a trademark license fee to the Foundation of 20% of the 707 | gross profits you derive calculated using the method you 708 | already use to calculate your applicable taxes. If you 709 | don't derive profits, no royalty is due. Royalties are 710 | payable to "Project Gutenberg Literary Archive Foundation" 711 | the 60 days following each date you prepare (or were 712 | legally required to prepare) your annual (or equivalent 713 | periodic) tax return. Please contact us beforehand to 714 | let us know your plans and to work out the details. 715 | 716 | WHAT IF YOU *WANT* TO SEND MONEY EVEN IF YOU DON'T HAVE TO? 717 | Project Gutenberg is dedicated to increasing the number of 718 | public domain and licensed works that can be freely distributed 719 | in machine readable form. 720 | 721 | The Project gratefully accepts contributions of money, time, 722 | public domain materials, or royalty free copyright licenses. 723 | Money should be paid to the: 724 | "Project Gutenberg Literary Archive Foundation." 725 | 726 | If you are interested in contributing scanning equipment or 727 | software or other items, please contact Michael Hart at: 728 | hart@pobox.com 729 | 730 | [Portions of this eBook's header and trailer may be reprinted only 731 | when distributed free of all fees. Copyright (C) 2001, 2002 by 732 | Michael S. Hart. Project Gutenberg is a TradeMark and may not be 733 | used in any sales of Project Gutenberg eBooks or other materials be 734 | they hardware or software or any other related product without 735 | express permission.] 736 | 737 | *END THE SMALL PRINT! FOR PUBLIC DOMAIN EBOOKS*Ver.02/11/02*END* 738 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/READ_ME.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Count frequency of words,letters,visualize etc | dataset - https://www.gutenberg.org/ 2 | 3 | Patterns within written text are not the same across all authors or languages. 4 | This allows linguists to study the language of origin 5 | or potential authorship of texts where these characteristics are not 6 | directly known such as the Federalist Papers of the American Revolution. 7 | In this case study, we will examine the properties of individual books 8 | in a book collection from various authors and various languages. 9 | More specifically, we will look at book lengths, number of unique words, 10 | and how these attributes cluster by language of or authorship. 11 | Project Gutenberg is the oldest digital library of books. 12 | It aims to digitize and archive cultural works, and at present, 13 | contains over 50,000 books, all previously published 14 | and now available electronically. 15 | 16 | 17 | Order of Project subparts : 18 | 1.read_manipulate_strings 19 | 2.read_book 20 | 3.read_list_all_books_&_plot 21 | 22 | I did this project to accompany my learnings from HarvardX course - PH526x Using Python for Research. 23 | 24 | - Amartya Ranjan Saikia (amartyasaikia@acm.org/ar5saikia@gmail.com) -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/code.jpegs_books_eng.fre.port.ru/read_book.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/code.jpegs_books_eng.fre.port.ru/read_book.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/code.jpegs_books_eng.fre.port.ru/read_list_all_books_&_plot.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/code.jpegs_books_eng.fre.port.ru/read_list_all_books_&_plot.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/code.jpegs_books_eng.fre.port.ru/read_manipulate_strings.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/code.jpegs_books_eng.fre.port.ru/read_manipulate_strings.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/figures_books_eng.fre.port.ru/figure_1_plot_+_loglog.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/figures_books_eng.fre.port.ru/figure_1_plot_+_loglog.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/figures_books_eng.fre.port.ru/figure_2_lang_comparison.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/figures_books_eng.fre.port.ru/figure_2_lang_comparison.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/read_book.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | def read_book(title_path): 2 | #read a book and return it as a string 3 | with open(title_path,"r", encoding="utf8") as current_file: 4 | text=current_file.read() 5 | text=text.replace("\n", "").replace("\r","") 6 | return text 7 | 8 | text = read_book("./Books/English/shakespeare/Romeo and Juliet.txt") 9 | 10 | # >>>p=text.find("What's in a name?") 11 | # >>>sp=text[p:p+1000] 12 | 13 | def word_stats(word_counts): 14 | num_unique=len(word_counts) 15 | counts=word_counts.values() 16 | return (num_unique,counts) 17 | 18 | word_counts = count_words_fast(text) #algorithm from previous program 19 | (num_unique,counts) = word_stats(word_counts) 20 | print(num_unique,sum(counts)) #For English Version 21 | 22 | text=read_book("./German/shakespeare/Romeo und Julia.txt") 23 | word_counts=count_words_fast(text) 24 | (num_unique,counts)=word_stats(word_counts) 25 | print(num_unique,sum(counts)) #For German Version 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/read_list_all_books_&_plot.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import os 2 | import pandas as pd 3 | 4 | book_dir = "./Books" 5 | os.listdir(book_dir) 6 | 7 | stats=pd.DataFrame(columns=("language","author","title","length","unique")) 8 | title_num=1 9 | for language in os.listdir(book_dir): 10 | for author in os.listdir(book_dir+"/"+language): 11 | for title in os.listdir(book_dir+"/"+language+"/"+author): 12 | inputfile=book_dir+"/"+language+"/"+author+"/"+title 13 | print(inputfile) 14 | text=read_book(inputfile) 15 | (num_unique,counts) = word_stats(count_words_fast(text)) 16 | stats.loc[title_num]=language,author.capitalize(),title.replace(".txt",""),sum(counts), num_unique 17 | title_num+=1 18 | stats 19 | # >>>stats.head() #top 5 rows 20 | # >>>stats.tail() #bottom 5 rows 21 | # >>>stats.columname ---> gives the column 22 | import matplotlib.pyplot as plt 23 | plt.plot(stats.length,stats.unique,"bo-") 24 | 25 | plt.loglog(stats.length,stats.unique,"ro") 26 | 27 | stats[stats.language=="English"] 28 | 29 | plt.figure(figsize=(10,10)) 30 | subset=stats[stats.language=="English"] 31 | plt.loglog(subset.length,subset.unique,"o",label="English",color="crimson") 32 | subset=stats[stats.language=="French"] 33 | plt.loglog(subset.length,subset.unique,"o",label="French",color="forestgreen") 34 | subset=stats[stats.language=="German"] 35 | plt.loglog(subset.length,subset.unique,"o",label="German",color="orange") 36 | subset=stats[stats.language=="Portuguese"] 37 | plt.loglog(subset.length,subset.unique,"o",label="Portuguese", color="blueviolet") 38 | plt.legend() 39 | plt.xlabel("Book Length") 40 | plt.ylabel("NUmber of Unique words") 41 | plt.savefig("we.pdf") 42 | plt.show() 43 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 5 - Books_frequency_Eng,Fre,Port & Ru/read_manipulate_strings.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from collections import Counter 2 | 3 | text="This is my test text. We're keeping this text short to keep things manageable." 4 | text=text.lower() 5 | 6 | def count_words(text): #counts word frequency 7 | skips=[".",",",":",";","'",'"'] 8 | for ch in skips: 9 | text=text.replace(ch,"") 10 | word_counts ={} 11 | for word in text.split(" "): 12 | if word in word_counts: 13 | word_counts[word]+=1 14 | else: 15 | word_counts[word]=1 16 | return word_counts 17 | # >>>count_words(text) 18 | 19 | 20 | def count_words_fast(text): #counts word frequency using Counter from collections 21 | text = text.lower() 22 | skips = [".", ",", ":", ";", "'", '"'] 23 | for ch in skips: 24 | text = text.replace(ch,"") 25 | word_counts =Counter(text.split(" ")) 26 | return word_counts 27 | # >>>count_words_fast(text) 28 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/READ_ME.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Scotch Whisky | 2 | 3 | Scotch whisky is prized for its complexity and variety of flavors. 4 | And the regions of Scotland where it is produced 5 | are believed to have distinct flavor profiles. 6 | In this case study, we will classify scotch whiskies 7 | based on their flavor characteristics. 8 | The dataset we'll be using contains a selection of scotch whiskies 9 | from several distilleries, and we'll attempt to cluster whiskies 10 | into groups that are similar in flavor. 11 | This case study will deepen your understanding of Pandas, NumPy, 12 | and scikit-learn, and perhaps of scotch whisky. 13 | 14 | 15 | The dataset we'll be using consists of tasting ratings 16 | of one readily available single malt scotch whisky 17 | from almost every active whisky distillery in Scotland. 18 | The resulting dataset has 86 malt whiskies 19 | that are scored between 0 and 4 in 12 different taste categories. 20 | The scores have been aggregated from 10 different tasters. 21 | The taste categories describe whether the whiskies are sweet, smoky, 22 | medicinal, spicy, and so on. 23 | 24 | 25 | Order of Project subparts : 26 | 1.whiskies_loading_&_inspecting_data.py 27 | 2.whiskies_exploring_correlations.py 28 | 3.clustering_whiskies_by_flavour_profile.py 29 | 4.whiskies_comparing_correlation_matrices.py 30 | 31 | 32 | I did this project to accompany my learnings from HarvardX course - PH526x Using Python for Research. 33 | 34 | - Amartya Ranjan Saikia (amartyasaikia@acm.org/ar5saikia@gmail.com) -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/clustering_whiskies_by_flavour_profile.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from sklearn.cluster.bicluster import SpectralCoclustering 2 | import numpy as np 3 | import pandas as pd 4 | import matplotlib.pyplot as plt 5 | 6 | model = SpectralCoclustering(n_clusters=6, random_state=0) 7 | model.fit(corr_whisky) 8 | model.rows_ 9 | # >>>np.sum(model.rows_, axis=1) 10 | # >>>np.sum(model.rows_, axis=0) 11 | model.row_labels_ 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/clustering_whiskies_by_flavour_profile.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/clustering_whiskies_by_flavour_profile.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_comparing_correlation_matrices.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_comparing_correlation_matrices.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_exploring_correlations.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_exploring_correlations.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_loading_&_inspecting_data.JPG: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/code.jpegs_wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_loading_&_inspecting_data.JPG -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/corlate-whisky.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/corlate-whisky.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/corlate-whisky_2.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/corlate-whisky_2.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_1_clustering_whiskies_by_flavour_profile1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_1_clustering_whiskies_by_flavour_profile1.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_2_clustering_whiskies_by_flavour_profile2.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_2_clustering_whiskies_by_flavour_profile2.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_3_whiskies_comparing_correlation_matrices1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_3_whiskies_comparing_correlation_matrices1.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_4_whiskies_comparing_correlation_matrices2.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/figures_wine_&_whiskies_bokeh/figure_4_whiskies_comparing_correlation_matrices2.png -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/regions.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #####Regions##### 2 | Highlands 3 | Speyside 4 | Highlands 5 | Islay 6 | Highlands 7 | Islands 8 | Lowlands 9 | Speyside 10 | Speyside 11 | Highlands 12 | Speyside 13 | Speyside 14 | Highlands 15 | Speyside 16 | Speyside 17 | Speyside 18 | Lowlands 19 | Highlands 20 | Islay 21 | Islay 22 | Islay 23 | Islay 24 | Speyside 25 | Highlands 26 | Speyside 27 | Speyside 28 | Speyside 29 | Highlands 30 | Highlands 31 | Highlands 32 | Speyside 33 | Highlands 34 | Speyside 35 | Speyside 36 | Highlands 37 | Speyside 38 | Speyside 39 | Speyside 40 | Highlands 41 | Campbelltown 42 | Speyside 43 | Speyside 44 | Highlands 45 | Speyside 46 | Speyside 47 | Speyside 48 | Highlands 49 | Lowlands 50 | Speyside 51 | Speyside 52 | Highlands 53 | Speyside 54 | Highlands 55 | Islands 56 | Speyside 57 | Islands 58 | Speyside 59 | Islay 60 | Islay 61 | Speyside 62 | Highlands 63 | Speyside 64 | Speyside 65 | Speyside 66 | Speyside 67 | Speyside 68 | Highlands 69 | Highlands 70 | Highlands 71 | Speyside 72 | Highlands 73 | Islands 74 | Speyside 75 | Speyside 76 | Campbelltown 77 | Speyside 78 | Speyside 79 | Islands 80 | Speyside 81 | Speyside 82 | Highlands 83 | Islands 84 | Highlands 85 | Speyside 86 | Speyside 87 | Highlands -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/whiskies.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | RowID,Distillery,Body,Sweetness,Smoky,Medicinal,Tobacco,Honey,Spicy,Winey,Nutty,Malty,Fruity,Floral,Postcode, Latitude, Longitude 2 | 01,Aberfeldy,2,2,2,0,0,2,1,2,2,2,2,2, PH15 2EB, 286580,749680 3 | 02,Aberlour,3,3,1,0,0,4,3,2,2,3,3,2, AB38 9PJ, 326340,842570 4 | 03,AnCnoc,1,3,2,0,0,2,0,0,2,2,3,2, AB5 5LI, 352960,839320 5 | 04,Ardbeg,4,1,4,4,0,0,2,0,1,2,1,0, PA42 7EB, 141560,646220 6 | 05,Ardmore,2,2,2,0,0,1,1,1,2,3,1,1, AB54 4NH, 355350,829140 7 | 06,ArranIsleOf,2,3,1,1,0,1,1,1,0,1,1,2, KA27 8HJ, 194050,649950 8 | 07,Auchentoshan,0,2,0,0,0,1,1,0,2,2,3,3, G81 4SJ, 247670,672610 9 | 08,Auchroisk,2,3,1,0,0,2,1,2,2,2,2,1, AB55 3XS, 340754,848623 10 | 09,Aultmore,2,2,1,0,0,1,0,0,2,2,2,2, AB55 3QY, 340754,848623 11 | 10,Balblair,2,3,2,1,0,0,2,0,2,1,2,1, IV19 1LB, 270820,885770 12 | 11,Balmenach,4,3,2,0,0,2,1,3,3,0,1,2, PH26 3PF, 307750,827170 13 | 12,Belvenie,3,2,1,0,0,3,2,1,0,2,2,2, AB55 4DH, 332680,840840 14 | 13,BenNevis,4,2,2,0,0,2,2,0,2,2,2,2, PH33 6TJ, 212600,775710 15 | 14,Benriach,2,2,1,0,0,2,2,0,0,2,3,2, IV30 8SJ, 323450,858380 16 | 15,Benrinnes,3,2,2,0,0,3,1,1,2,3,2,2, AB38 9NN, 325800,839920 17 | 16,Benromach,2,2,2,0,0,2,2,1,2,2,2,2, IV36 3EB, 303330,859350 18 | 17,Bladnoch,1,2,1,0,0,0,1,1,0,2,2,3, DG8 9AB, 242260,554260 19 | 18,BlairAthol,2,2,2,0,0,1,2,2,2,2,2,2, PH16 5LY, 294860,757580 20 | 19,Bowmore,2,2,3,1,0,2,2,1,1,1,1,2, PA43 7GS, 131330,659720 21 | 20,Bruichladdich,1,1,2,2,0,2,2,1,2,2,2,2, PA49 7UN, 126680,661400 22 | 21,Bunnahabhain,1,2,1,1,0,1,1,1,1,2,2,3, PA46 7RR, 142210,673170 23 | 22,Caol Ila,3,1,4,2,1,0,2,0,2,1,1,1, PA46 7RL, 142920,670040 24 | 23,Cardhu,1,3,1,0,0,1,1,0,2,2,2,2, AB38 7RY, 318790,843090 25 | 24,Clynelish,3,2,3,3,1,0,2,0,1,1,2,0, KW9 6LB, 290250,904230 26 | 25,Craigallechie,2,2,2,0,1,2,2,1,2,2,1,4, AB38 9ST, 328920,844920 27 | 26,Craigganmore,2,3,2,1,0,0,1,0,2,2,2,2, AB37 9AB, 316600,836370 28 | 27,Dailuaine,4,2,2,0,0,1,2,2,2,2,2,1, AB38 7RE, 323520,841010 29 | 28,Dalmore,3,2,2,1,0,1,2,2,1,2,3,1, IV17 0UT, 266610,868730 30 | 29,Dalwhinnie,2,2,2,0,0,2,1,0,1,2,2,2, PH19 1AB, 263670,785270 31 | 30,Deanston,2,2,1,0,0,2,1,1,1,3,2,1, FK16 6AG, 271570,701570 32 | 31,Dufftown,2,3,1,1,0,0,0,0,1,2,2,2, AB55 4BR, 332360,839200 33 | 32,Edradour,2,3,1,0,0,2,1,1,4,2,2,2, PH16 5JP, 295960,757940 34 | 33,GlenDeveronMacduff,2,3,1,1,1,1,1,2,0,2,0,1, AB4 3JT, 372120,860400 35 | 34,GlenElgin,2,3,1,0,0,2,1,1,1,1,2,3, IV30 3SL, 322640,861040 36 | 35,GlenGarioch,2,1,3,0,0,0,3,1,0,2,2,2, AB51 0ES, 381020,827590 37 | 36,GlenGrant,1,2,0,0,0,1,0,1,2,1,2,1, AB38 7BS, 327610,849570 38 | 37,GlenKeith,2,3,1,0,0,1,2,1,2,1,2,1, AB55 3BU, 340754,848623 39 | 38,GlenMoray,1,2,1,0,0,1,2,1,2,2,2,4, IV30 1YE, 319820,862320 40 | 39,GlenOrd,3,2,1,0,0,1,2,1,1,2,2,2, IV6 7UJ, 251810,850860 41 | 40,GlenScotia,2,2,2,2,0,1,0,1,2,2,1,1, PA28 6DS, 172090,621010 42 | 41,GlenSpey,1,3,1,0,0,0,1,1,1,2,0,2, AB38 7AU, 327760,849140 43 | 42,Glenallachie,1,3,1,0,0,1,1,0,1,2,2,2, AB38 9LR, 326490,841240 44 | 43,Glendronach,4,2,2,0,0,2,1,4,2,2,2,0, AB54 6DA, 361200,844930 45 | 44,Glendullan,3,2,1,0,0,2,1,2,1,2,3,2, AB55 4DJ, 333000,840300 46 | 45,Glenfarclas,2,4,1,0,0,1,2,3,2,3,2,2, AB37 9BD, 320950,838160 47 | 46,Glenfiddich,1,3,1,0,0,0,0,0,0,2,2,2, AB55 4DH, 332680,840840 48 | 47,Glengoyne,1,2,0,0,0,1,1,1,2,2,3,2, G63 9LB, 252810,682750 49 | 48,Glenkinchie,1,2,1,0,0,1,2,0,0,2,2,2, EH34 5ET, 344380,666690 50 | 49,Glenlivet,2,3,1,0,0,2,2,2,1,2,2,3, AB37 9DB, 319560,828780 51 | 50,Glenlossie,1,2,1,0,0,1,2,0,1,2,2,2, IV30 3SS, 322640,861040 52 | 51,Glenmorangie,2,2,1,1,0,1,2,0,2,1,2,2, IV19 1PZ, 276750,883450 53 | 52,Glenrothes,2,3,1,0,0,1,1,2,1,2,2,0, AB38 7AA, 327650,849170 54 | 53,Glenturret,2,3,1,0,0,2,2,2,2,2,1,2, PH7 4HA, 285630,723580 55 | 54,Highland Park,2,2,3,1,0,2,1,1,1,2,1,1, KW15 1SU, 345340,1009260 56 | 55,Inchgower,1,3,1,1,0,2,2,0,1,2,1,2, AB56 5AB, 342610,863970 57 | 56,Isle of Jura,2,1,2,2,0,1,1,0,2,1,1,1, PA60 7XT, 152660,667040 58 | 57,Knochando,2,3,1,0,0,2,2,1,2,1,2,2, AB38 7RT, 319470,841570 59 | 58,Lagavulin,4,1,4,4,1,0,1,2,1,1,1,0, PA42 7DZ, 140430,645730 60 | 59,Laphroig,4,2,4,4,1,0,0,1,1,1,0,0, PA42 7DU, 138680,645160 61 | 60,Linkwood,2,3,1,0,0,1,1,2,0,1,3,2, IV30 3RD, 322640,861040 62 | 61,Loch Lomond,1,1,1,1,0,1,1,0,1,2,1,2, G83 0TL, 239370,680920 63 | 62,Longmorn,3,2,1,0,0,1,1,1,3,3,2,3, IV30 3SJ, 322640,861040 64 | 63,Macallan,4,3,1,0,0,2,1,4,2,2,3,1, AB38 9RX, 327710,844480 65 | 64,Mannochmore,2,1,1,0,0,1,1,1,2,1,2,2, IV30 3SS, 322640,861040 66 | 65,Miltonduff,2,4,1,0,0,1,0,0,2,1,1,2, IV30 3TQ, 322640,861040 67 | 66,Mortlach,3,2,2,0,0,2,3,3,2,1,2,2, AB55 4AQ, 332950,839850 68 | 67,Oban,2,2,2,2,0,0,2,0,2,2,2,0, PA34 5NH, 185940,730190 69 | 68,OldFettercairn,1,2,2,0,1,2,2,1,2,3,1,1, AB30 1YE, 370860,772900 70 | 69,OldPulteney,2,1,2,2,1,0,1,1,2,2,2,2, KW1 5BA, 336730,950130 71 | 70,RoyalBrackla,2,3,2,1,1,1,2,1,0,2,3,2, IV12 5QY, 286040,851320 72 | 71,RoyalLochnagar,3,2,2,0,0,2,2,2,2,2,3,1, AB35 5TB, 326140,794370 73 | 72,Scapa,2,2,1,1,0,2,1,1,2,2,2,2, KW15 1SE, 342850,1008930 74 | 73,Speyburn,2,4,1,0,0,2,1,0,0,2,1,2, AB38 7AG, 326930,851430 75 | 74,Speyside,2,2,1,0,0,1,0,1,2,2,2,2, PH21 1NS, 278740,800600 76 | 75,Springbank,2,2,2,2,0,2,2,1,2,1,0,1, PA28 6EJ, 172280,620910 77 | 76,Strathisla,2,2,1,0,0,2,2,2,3,3,3,2, AB55 3BS, 340754,848623 78 | 77,Strathmill,2,3,1,0,0,0,2,0,2,1,3,2, AB55 5DQ,342650,850500 79 | 78,Talisker,4,2,3,3,0,1,3,0,1,2,2,0, IV47 8SR, 137950,831770 80 | 79,Tamdhu,1,2,1,0,0,2,0,1,1,2,2,2, AB38 7RP, 319210,841760 81 | 80,Tamnavulin,1,3,2,0,0,0,2,0,2,1,2,3, AB37 9JA, 321180,826110 82 | 81,Teaninich,2,2,2,1,0,0,2,0,0,0,2,2, IV17 0XB, 265360,869120 83 | 82,Tobermory,1,1,1,0,0,1,0,0,1,2,2,2, PA75 6NR, 150450,755070 84 | 83,Tomatin,2,3,2,0,0,2,2,1,1,2,0,1, IV13 7YT, 279120,829630 85 | 84,Tomintoul,0,3,1,0,0,2,2,1,1,2,1,2, AB37 9AQ, 315100,825560 86 | 85,Tormore,2,2,1,0,0,1,0,1,2,1,0,0, PH26 3LR, 315180,834960 87 | 86,Tullibardine,2,3,0,0,1,0,2,1,1,2,2,1, PH4 1QG, 289690,708850 -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_comparing_correlation_matrices.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from sklearn.cluster.bicluster import SpectralCoclustering 2 | import numpy as np 3 | import pandas as pd 4 | import matplotlib.pyplot as plt 5 | 6 | whisky['Group'] = pd.Series(model.row_labels_, index = whisky.index) 7 | whisky = whisky.ix[np.argsort(model.row_labels_)] 8 | whisky = whisky.reset_index(drop=True) 9 | 10 | correlations = pd.DataFrame.corr(whisky.iloc[:,2:14].transpose()) 11 | correlations = np.array(correlations) 12 | 13 | plt.figure(figsize = (14,7)) 14 | plt.subplot(121) 15 | plt.pcolor(corr_whisky) 16 | plt.title("Original") 17 | plt.axis("tight") 18 | plt.subplot(122) 19 | plt.pcolor(correlations) 20 | plt.title("Rearranged") 21 | plt.axis("tight") 22 | plt.show() 23 | plt.savefig("correlations.pdf") 24 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_exploring_correlations.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import matplotlib.pyplot as plt 2 | plt.figure(figsize=(10,10)) 3 | plt.pcolor(corr_flavors) 4 | plt.colorbar() 5 | # >>>plt.savefig("corlate-whisky1.pdf") 6 | 7 | corr_whisky = pd.DataFrame.corr(flavors.transpose()) 8 | plt.figure(figsize=(10,10)) 9 | plt.pcolor(corr_whisky) 10 | plt.axis("tight") 11 | plt.colorbar() 12 | # >>>plt.savefig("corlate-whisky2.pdf") 13 | 14 | plt.show() 15 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-analysis project - 6 - wine_&_whiskies_bokeh/whiskies_loading_&_inspecting_data.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import numpy as np 2 | import pandas as pd 3 | 4 | whisky = pd.read_csv("whiskies.txt") 5 | whisky["Region"] = pd.read_csv("regions.txt") 6 | # >>>whisky.head() #iloc method to index a data frame by location. 7 | 8 | # >>>whisky.iloc[0:10] #we specified the rows from 0 - 9 9 | # >>>whisky.iloc[0:10,0:5] #we specified the rows from 0 - 9 & columns from 0-5 10 | 11 | # >>>whisky.columns 12 | flavors=whisky.iloc[:,2:14] 13 | 14 | corr_flavors = pd.DataFrame.corr(flavors) 15 | print(corr_flavors) 16 | -------------------------------------------------------------------------------- /data_analysis_bokeh_extra/bokeh_plot.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data_analysis_bokeh_extra/bokeh_plot.png -------------------------------------------------------------------------------- /data_analysis_bokeh_extra/bokeh_plot_2.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/data_analysis_bokeh_extra/bokeh_plot_2.png -------------------------------------------------------------------------------- /data_analysis_bokeh_extra/bokeh_plot_2.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | points = [(0,0), (1,2), (3,1)] 2 | xs, ys = zip(*points) 3 | colors = ["red", "blue", "green"] 4 | 5 | output_file("Spatial_Example.html", title="Regional Example") 6 | location_source = ColumnDataSource( 7 | data={ 8 | "x": xs, 9 | "y": ys, 10 | "colors": colors, 11 | } 12 | ) 13 | 14 | fig = figure(title = "Title", 15 | x_axis_location = "above", tools="resize, hover, save") 16 | fig.plot_width = 300 17 | fig.plot_height = 380 18 | fig.circle("x", "y", 10, 10, size=10, source=location_source, 19 | color='colors', line_color = None) 20 | 21 | hover = fig.select(dict(type = HoverTool)) 22 | hover.tooltips = { 23 | "Location": "(@x, @y)" 24 | } 25 | show(fig) 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /data_analysis_bokeh_extra/bokeh_plot_extra.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # First, we import a tool to allow text to pop up on a plot when the cursor 2 | # hovers over it. Also, we import a data structure used to store arguments 3 | # of what to plot in Bokeh. Finally, we will use numpy for this section as well! 4 | 5 | from bokeh.models import HoverTool, ColumnDataSource 6 | import numpy as np 7 | 8 | # Let's plot a simple 5x5 grid of squares, alternating in color as red and blue. 9 | 10 | plot_values = [1,2,3,4,5] 11 | plot_colors = ["red", "blue"] 12 | 13 | # How do we tell Bokeh to plot each point in a grid? Let's use a function that 14 | # finds each combination of values from 1-5. 15 | from itertools import product 16 | 17 | grid = list(product(plot_values, plot_values)) 18 | print(grid) 19 | 20 | # The first value is the x coordinate, and the second value is the y coordinate. 21 | # Let's store these in separate lists. 22 | 23 | xs, ys = zip(*grid) 24 | print(xs) 25 | print(ys) 26 | 27 | # Now we will make a list of colors, alternating between red and blue. 28 | 29 | colors = [plot_colors[i%2] for i in range(len(grid))] 30 | print(colors) 31 | 32 | # Finally, let's determine the strength of transparency (alpha) for each point, 33 | # where 0 is completely transparent. 34 | 35 | alphas = np.linspace(0, 1, len(grid)) 36 | 37 | # Bokeh likes each of these to be stored in a special dataframe, called 38 | # ColumnDataSource. Let's store our coordinates, colors, and alpha values. 39 | 40 | source = ColumnDataSource( 41 | data={ 42 | "x": xs, 43 | "y": ys, 44 | "colors": colors, 45 | "alphas": alphas, 46 | } 47 | ) 48 | # We are ready to make our interactive Bokeh plot! 49 | 50 | output_file("Basic_Example.html", title="Basic Example") 51 | fig = figure(tools="resize, hover, save") 52 | fig.rect("x", "y", 0.9, 0.9, source=source, color="colors",alpha="alphas") 53 | hover = fig.select(dict(type=HoverTool)) 54 | hover.tooltips = { 55 | "Value": "@x, @y", 56 | } 57 | show(fig) 58 | -------------------------------------------------------------------------------- /download.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/florist-notes/Data-Analysis/908a9e79a766362f87fd23a74cfe318698df17bd/download.png --------------------------------------------------------------------------------