Atelier_G_widgets.md

 #  "Widgets" directement avec matplotlib
 
+Correspond au code Chegodaiev.pi
+
 Cette session "G"  a été ajoutée pour permettre de manipuler les widgets sur un exemple simple, sans avoir à lire un fichier ni utiliser les rééchantillonnages (une difficulté à la fois...). 
 On en profitera quand même pour ajouter une manipulation de variable globale, pour pouvoir changer la valeur d'une variable dans une fonction. Cela est à utiliser avec précaution toutefois...
 Il s'agit bien des widgets de matplotlib, ce qui peut rendre service en phase de test sans assurer un rendu parfait... mais en s'épargnant le recours à une bibliothèque d'interface (Tkinter, PyQT ou PySide...). On signale ici qu'il existe aussi une bibliothèque iPython pour ajouter des widgets à un notebook Jupyter (non testé ici).
@@ -14,7 +16,7 @@ Dans cet exemple, on cherche à montrer comment se comporte une formule paramét
 ## Les fonctions paramétrées et leurs paramètres
 
 ### Les fonctions paramétrées
-Pour représenter de manière empirique les fréquences des points d'un échantillon, il existe plusieurs formules : de Hazen, de Tchegodayev...
+Pour représenter de manière empirique les fréquences des points d'un échantillon, il existe plusieurs formules : de Hazen, de Tchegodayev (ou Chegodaiev)...
 L'expression générale de la fréquence empirique d'une observation s'exprime uniquement en fonction de son rang si l'on classe les N observations par ordre décroissant, :
 freq_depassement(obs) = ( rang(obs) - a ) / ( N + b )
 
@@ -238,5 +240,5 @@ def retracer_parametree(echantillon, a, b):
     fig_pp.canvas.draw_idle()
 ``` 
 
-Le code est fourni, n'hésitez pas à le modifier à votre sauce et à me faire remonter vos remarques.
+Le code Chegodaiev.py est fourni, n'hésitez pas à le modifier à votre sauce, éventuellement à tester d'autres widgets, et à me faire remonter vos remarques.
 Pour un autre exemple, intégré à un projet bâti autour d'une interface Tkinter, voir ST2Shape.
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