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Analyse des têtes dual-face

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@@ -312,3 +312,18 @@ Le calcul lit `data/intermediate/parts_filtered.csv`, `data/raw/parts.csv`, `dat
- `data/intermediate/part_categories_global.csv` : parts globales par catégorie.
Les visuels `figures/step29/top_part_categories_area.png`, `figures/step29/part_categories_heatmap.png` et `figures/step29/structural_share_timeline.png` montrent respectivement lévolution des principales catégories (aire empilée), une heatmap exhaustive catégorie × année, et la trajectoire de la part des pièces structurelles.
### Étape 30 : visages multiples sur les têtes de minifigs
1. `source .venv/bin/activate`
2. `python -m scripts.compute_minifig_head_faces`
3. `python -m scripts.plot_minifig_head_faces`
Le calcul lit `data/intermediate/minifigs_by_set.csv`, `data/raw/parts.csv` et `data/intermediate/sets_enriched.csv` pour annoter les têtes de minifigs contenant plusieurs visages (détection par mots-clés dans le nom de pièce). Il produit :
- `data/intermediate/minifig_head_faces.csv` : têtes annotées (set, personnage, genre, indicateur dual-face).
- `data/intermediate/minifig_head_faces_by_year.csv` : volume et part des dual-face par année.
- `data/intermediate/minifig_head_faces_by_set.csv` : volume et part par set (possession incluse).
- `data/intermediate/minifig_head_faces_by_character.csv` : volume et part par personnage.
Les visuels `figures/step30/minifig_head_faces_timeline.png`, `figures/step30/minifig_head_faces_top_sets.png` et `figures/step30/minifig_head_faces_characters.png` montrent respectivement la trajectoire annuelle, le top des sets concernés et les personnages dotés de têtes dual-face.