ÉcoleCQ2019: Difference between revisions
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Revision as of 13:50, 17 May 2019
École de printemps Calcul Québec 2019
Analyse de données avec Python - Objectifs
Intro au supercalculateur
- Aller sur le wiki de Calcul Canada et chercher École 2019
- Téléverser le fichier de soumission proposé sur le wiki vers le cluster : ecole2019.calculquebec.cloud
- Créer un répertoire sur le cluster qui contiendra le script de soumission et y déplacer le script
- Augmenter la durée de la tâche à 2 minutes avec nano
- Modifier l'account avec nano pour utiliser : def-sponsor00
- Soumettre la tâche
- Récupérer les fichiers de résultats sur votre ordinateur
Intro à OpenRefine
- Importer le projet OpenRefine produit par la tâche (projet.json)
- Annuler l'opération éliminant les lignes qui auraient des données d'extermination manquante
- Remplacer les données manquantes du nombre d'extermination par un 0
- Ajouter une colonne trimestre:
- janvier à avril = 1
- mai à août = 2
- septembre à décembre = 3
- Sauvegarder le jeu de données résultats
Intro à Pandas / Python
- Téléverser le résultat vers Jupyter
- Ouvrir le jeu de données résultat avec Pandas
- Calculer la moyenne du nombre d'extermination par arrondissement
- Calculer la somme d'exterminations par trimestre par année
- Tracer un bar graph stacked du nombre d'extermination total par trimestre, par année
Intro au supercalculateur
Script de soumission
File : job.sh
#!/bin/bash
#SBATCH --time=00:00:30
#SBATCH --account=def-xyz
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --mem=512M
/project/def-sponsor00/projet/bin/simulation_punaises.py 5000