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-### Matplotlib, la biliothèque "historique" de Python, qui reste la référence.
+### Matplotlib, la bibliothèque "historique" de Python, qui reste la référence.
 
 Matplotlib n'est pas la seule bibliothèque graphique de Python, mais c'est sans doute la plus utilisée, donc avec une grande communauté, et elle est 100% Python (plein accès au code). Pour des données multimensionnelles, vous utiliserez peut-être Seaborn, et pour réaliser des cartes en tenant compte des systèmes de projection il y a Cartopy : tous les deux sont des "wrappers" de Matplotlib, c'est-à-dire des interfaces qui proposent des syntaxes pratiques et se chargent de les transcrire en instructions matplotib. Il est donc intéressant de connaître matplotlib pour ajuster des graphiques faits avec tous les wrappers.
 Elle reste une bonne bibliothèque pour prendre pied dans les visualisation, et comme matplotlib est utilisé comme base pour le module Plots en Julia le temps d'apprentissage n'est pas perdu même si vous passez à Julia.
 
 Il existe maintenant des alternatives plus rapides, plus spécialisées, qui sont meilleures au niveau de l'interactivité et de la réactivité (animations, mise à jour en continu...), mais elles ne sont pas aussi complètes, et ne bénéficient pas de la même communauté de développeurs et d'utilisateurs que Matplotlib. Par ailleurs, Matplotlib continue aussi à évoluer.
 
-Le [site Pyviz, consacré à la visualisation(https://pyviz.org/) fournit beaucoup d'informations sur les différentes solutions de visualisation, avec une [page de synthèse](https://pyviz.org/overviews/index.html) avec le schéma de J. Vanderplas qui cartographie les bibliothèques selon leurs "moteurs" (Python, javascript, D3js, OpenGL), et les liens entre elles.
+Le [site Pyviz, consacré à la visualisation](https://pyviz.org/) fournit beaucoup d'informations sur les différentes solutions de visualisation, avec une très bonne [page de synthèse](https://pyviz.org/overviews/index.html) reprenant le schéma de J. Vanderplas qui cartographie les bibliothèques selon leurs "moteurs" (Python, javascript, D3js, OpenGL), et les liens entre elles.
 
 Pour des données multimensionnelles, on citera *Altair*, basé sur le D3js. Bokeh utilise les navigateurs ; il est particulièrement intéressant pour les "dashboard" et pour être intégré à des pages internets. Plotly est très bon pour les graphiques interactifs. 
 
- Il serait intéressant de faire par la suite un fork de cet atelier avec Plotly ou Bokeh ou PyQtGraph... ou le projet vispy qui regroupera des éléments de plusieurs modules... mais c'est une autre histoire.
+ Il serait intéressant de faire par la suite un fork de cet atelier avec Plotly ou Bokeh ou PyQtGraph... ou le projet [vispy](https://vispy.org/)  (à ne pas confondre avec Pyviz...) basé sur l'openGL qui regroupera des éléments de plusieurs modules (PyQTGraph, glumpy...) mais il est encore en développement.
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-Le site '
 
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