https://github.com/wyll-exe/nasa-data
Analyse exoplanètes
https://github.com/wyll-exe/nasa-data
notebook python streamlit
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
Analyse exoplanètes
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/wyll-exe/nasa-data
- Owner: Wyll-exe
- Created: 2025-05-28T07:56:07.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-06-05T13:26:25.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-07-31T23:19:03.571Z (11 months ago)
- Topics: notebook, python, streamlit
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 6.55 MB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Classification-Exoplan-tes
Objectifs
## Description 📝 :
Utiliser un jeu de données contenant les propriétés de milliers d’exoplanètes pour répondre aux questions numérotées. Vous devrez rendre un notebook. Voici vos objectifs :
Explorer les corrélations physiques entre variables
Classer les exoplanètes en fonction de leurs caractéristiques
Prévoir si une exoplanète est potentiellement habitable ou non
## Technologies 🛠️ :
- Python
- Streamlit
- Scikit-learn
```
Installer python !
- python ou py -m pip install pandas
- python ou py -m pip install -U scikit-learn
- python ou py -m pip install numpy
- python ou py -m pip install matplotlib
- python ou py -m pip install seaborn
- python ou py -m pip install streamlit
```
## Auteurs 🙇 :
- Arthur ~ [@GitHub](https://github.com/L0wBly)
- Cyril ~ [@GitHub](https://github.com/Cyril-Mathe)
- William ~ [@GitHub](https://github.com/Wyll-exe)
## Source 🔍️
1. [data](https://exoplanetarchive.ipac.caltech.edu/docs/data.html)
## Lancer 🚀
```
python exo.py
```
# Pour lancer le site :
1. Accédez au répertoire du projet :
```bash
cd app
```
2. Lancer l'app :
```bash
streamlit run exoplanets.py
```