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@@ -14,12 +14,11 @@ Les pages proposées sont de plusieurs types :
 Pour jouer avec Python, vous pouvez :
 - installer Python et un éditeur ; le plus simple pour Python est d'utiliser la distribution Anaconda ou miniconda, qui contient les modules les plus courants pour une utilisation scientifique standard ; pour l'éditeur, **idle** est fourni avec Python, mais il est conseillé de passer rapidement à un éditeur plus complet comme spyder (fourni avec anaconda), pycharm ou vscode. 
 - ne pas installer Python, au moins dans un premier temps, et travailler sur des petits codes dans des REPL en ligne, tels que ceux de w3schools ( https://www.w3schools.com/python/trypython.asp?filename=demo_indentation ) ou  REPLIT.COM, où vous pouvez ouvrir un profil gratuitement (pour l'instant ?...) et sauvegarder vos projets.
-Le site  REPLIT.COM a été utilisé pour mettre en ligne des [petits codes de démo](https://replit.com/@CPoulard/). Sans permission particulière, vous pourrez les exécuter mais pas les modifier. Toutefois, vous pouvez récupérer le code. Ca n'est pas forcément une solution sur le long terme, car on ne maîtrise pas les évolutions du site, et de plus tous les packages utiles ne sont pas forcément installés. 
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-⛔ d'autres personnes vous conseilleront sans doute les _notebook_, parfaits pour alterner du texte mis en forme et du code exécutable. Attention, je n'aime pas Jupyter, et on est au moins deux : [Joel Grus argumente dans un excellente présentation](https://docs.google.com/presentation/d/1n2RlMdmv1p25Xy5thJUhkKGvjtV-dkAIsUXP-AL4ffI/edit#slide=id.g3d168d2fd3_0_211), parce que ce n'est pas si simple de démarrer, de débugger, d'être certain que les instructions ont été exécutées dans le bon ordre... voir entrée **"Jupyter"** du [lexique](Lexique), et surtout parce que **par défaut les figures matplotlib sont affichées par Jupyter sans les widget interactifs**\*... alors que justement ici on veut explorer de longues chroniques, donc en zoomant !
+:new: la doc de Matplotlib a été relookée fin 2021 ; sa page d'accueil met en évidence un ["binder" pour jouer avec Matplotlib en ligne](https://hub-binder.mybinder.ovh/user/matplotlib-mpl-brochure-binder-orb9yecg/doc/tree/MatplotlibExample.ipynb). C'est un notebook Juyter (hélas  :stuck_out_tongue_winking_eye: ?... )
 
+⛔ les _notebooks_ sont parfaits pour alterner du texte mis en forme et du code exécutable. Pour ma part, je n'aime pas, et on est au moins deux : [Joel Grus donne ses arguments dans une excellente présentation](https://docs.google.com/presentation/d/1n2RlMdmv1p25Xy5thJUhkKGvjtV-dkAIsUXP-AL4ffI/edit#slide=id.g3d168d2fd3_0_211), parce que ce n'est pas si simple de démarrer, de débugger, d'être certain que les instructions ont été exécutées dans le bon ordre... voir entrée **"Jupyter"** du [lexique](Lexique), et surtout parce que **par défaut les figures matplotlib sont affichées par Jupyter sans les widget interactifs**\*... alors que justement ici on veut explorer de longues chroniques, donc en zoomant !
 
+Le site  REPLIT.COM a été utilisé pour mettre en ligne des [petits codes de démo](https://replit.com/@CPoulard/). Sans permission particulière, vous pourrez les exécuter mais pas les modifier. Toutefois, vous pouvez récupérer le code. Ca n'est pas forcément une solution sur le long terme, car on ne maîtrise pas les évolutions du site, et de plus tous les packages utiles ne sont pas forcément installés. Bref, aucune garantie que ça marche quand vous essaierez... Dans ce cas, allez chercher le code dans le repository (barre de gauche, en haut).
 
 pour l'instant l'essentiel du contenu porte sur Matplotlib, avec un **"Atelier Matplotlib"** en plusieurs parties, dont un point sur les bases de Python nécessaires. Des pages plus généralistes seront ajoutées au fur et à mesure (modules et gestion des versions, environnement virtuel...) avec des liens vers des sites utiles et des compléments.