diff --git a/docs/en/1-Experiments/Notebooks/ReRun_EN.ipynb b/docs/en/1-Experiments/Notebooks/ReRun_EN.ipynb index f897e8102..adce3f99c 100644 --- a/docs/en/1-Experiments/Notebooks/ReRun_EN.ipynb +++ b/docs/en/1-Experiments/Notebooks/ReRun_EN.ipynb @@ -56,7 +56,7 @@ "rr.spawn()\n", "```\n", "\n", - "However, if JupyterLab is your preferred environment, ReRun seamlessly operates within it. Refer [consult the official documentation](https://www.rerun.io/docs/howto/notebook) for details on running ReRun within JupyterLab. The simplest JupyterLab example is to open ReRun using the `memory_recording()` and `show()` methods:" + "However, if JupyterLab is your preferred environment, ReRun seamlessly operates within it. Refer to the [official documentation](https://www.rerun.io/docs/howto/notebook) for details on running ReRun within JupyterLab. The simplest JupyterLab example is to open ReRun using the `memory_recording()` and `show()` methods:" ] }, { @@ -179,7 +179,7 @@ "source": [ "## Time-Series Data: Plots that Impress\n", "\n", - "ReRun truly shines when visualizing multi-model time-series data. The following example demonstrates ReRun's prowess in displaying various plots corresponding to different readings on the same time-series data:" + "ReRun truly shines when visualizing multimodal time-series data. The following example demonstrates ReRun's prowess in displaying various plots corresponding to different readings on the same time-series data:" ] }, { diff --git a/docs/fr/1-Experiences/bloc-notes/ReRun_FR.ipynb b/docs/fr/1-Experiences/bloc-notes/ReRun_FR.ipynb index 1557689cb..4f2ead9f2 100644 --- a/docs/fr/1-Experiences/bloc-notes/ReRun_FR.ipynb +++ b/docs/fr/1-Experiences/bloc-notes/ReRun_FR.ipynb @@ -46,18 +46,17 @@ "tags": [] }, "source": [ - "## Démarrage\n", + "## Commencer\n", "\n", - "Pour une expérience ReRun optimale, il est recommandé d'utiliser une session de bureau Linux, Mac ou Windows au lieu de JupyterLab. Accédez au visualiseur ReRun complet avec :\n", + "Pour une expérience ReRun optimale, il est recommandé d'utiliser une session de bureau Linux, Mac ou Windows au lieu de JupyterLab. Accédez à la visionneuse ReRun complète en exécutant `rr.spawn()` dans le script suivant à partir de votre émulateur de terminal :\n", "\n", - "\n", - "``` python\n", - "import rerun as rr\n", + "```python\n", + "importer la réexécution en tant que rr\n", "\n", "rr.spawn()\n", "```\n", "\n", - "Cependant, si JupyterLab est votre environnement préféré, ReRun y fonctionne de manière transparente. Reportez-vous à [consulter la documentation officielle](https://www.rerun.io/docs/howto/notebook) pour plus de détails sur l'exécution de ReRun dans JupyterLab. L'exemple JupyterLab le plus simple consiste à ouvrir ReRun à l'aide des méthodes `memory_recording()` et `show()` :" + "Cependant, si JupyterLab est votre environnement préféré, ReRun y fonctionne de manière transparente. Reportez-vous à la [documentation officielle](https://www.rerun.io/docs/howto/notebook) pour plus de détails sur l'exécution de ReRun dans JupyterLab. L'exemple JupyterLab le plus simple consiste à ouvrir ReRun à l'aide des méthodes `memory_recording()` et `show()` :" ] }, { @@ -177,9 +176,9 @@ "id": "cb0cbca9", "metadata": {}, "source": [ - "## Données de séries temporelles : Des graphiques impressionnants\n", + "## Données de séries chronologiques : des tracés qui impressionnent\n", "\n", - "ReRun brille vraiment lors de la visualisation de données de séries temporelles multi-modales. L'exemple suivant démontre l'efficacité de ReRun en affichant divers graphiques correspondant à différentes lectures sur les mêmes données de séries temporelles :" + "ReRun brille vraiment lors de la visualisation de données de séries chronologiques multimodales. L'exemple suivant démontre les prouesses de ReRun dans l'affichage de divers tracés correspondant à différentes lectures sur les mêmes données de série chronologique :" ] }, {