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@@ -52,7 +52,16 @@ C'est sans doute à discuter.
 Le critère retenu ici est que le slider qui sert à modifier b va déclencher un recalcul du vecteur des fréquences (ou T) qui nécessite de connaître a et b aussi.
 
 On donc définir *a*, *b* et *N* dès le départ, avec une valeur par défaut.
-Dans cette version, on insiste sur le fait que la fréquence empirique d'une observation s'exprime uniquement en fonction de son rang ; on propose de créer un *échantillon* de N valeurs de 1 à N... ce qui correspondra de fait aux rangs ! On le trie d'emblée, ce qui permet d'utiliser la fonction *sorted* avec son attribut reverse ; elle ne change pas le conteneur qui lui est passé mais renvoie un conteneur avec les valeurs triées. La méthode *sort* trie aussi des conteneurs mais l'emploi est différent ;  ma_liste.sort(*))  trie ma_liste _en place_ (elle change le conteneur et ne retourne rien).
+Dans cette version, on insiste sur le fait que la fréquence empirique d'une observation s'exprime uniquement en fonction de son rang ; on propose de créer un *échantillon* de N valeurs de 1 à N... ce qui correspondra de fait aux rangs !
+On pourrait même être plus radical et décider que echantillon=[1]*N mais tous les graphiques seraient alors horizontaux et plus difficiles à lire... mais c'est une option quand même.
+
+``` python 
+ech = [1]*10
+ech
+Out[7]: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] 
+``` 
+
+On le trie d'emblée, ce qui permet d'utiliser la fonction *sorted* avec son attribut reverse ; elle ne change pas le conteneur qui lui est passé mais renvoie un conteneur avec les valeurs triées. La méthode *sort* trie aussi des conteneurs mais l'emploi est différent ;  ma_liste.sort(*))  trie ma_liste _en place_ (elle change le conteneur et ne retourne rien).
 Le booléen en_periode_de_retour permettra de gérer l'affichage sur l'axe des x, en fréquence ou converti en période de retour.
 
 ``` python