From cce59249d8f1c23d588cee54ab8809014a76c0e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Yuzhan <yuzhan.wang@insa-rennes.fr>
Date: Fri, 27 Jan 2023 08:27:27 +0100
Subject: [PATCH] update tp

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 README.md | 10 +++++-----
 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index a54ed16..26f554a 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -254,20 +254,20 @@ Une fois l'importation terminée, vous cliquez sur le boutton **import** en bas
 **Note**  Vous pouvez utiliser "size" : 0 dans chaque requête, sinon le résultat contient le détail des données.
 Résultat attendu
 
-[!reponse1](images/reponse1.png)
+![reponse1](images/reponse1.png)
 
 #### Q10. Grouper par l'âge de 20 à 30 ans, l'âge de 30 à 40 ans et l'âge plus de 40 ans et calculer le solde moyenne pour chaque groupe
-[!reponse2](images/reponse2.png)
+![reponse2](images/reponse2.png)
 
 
 #### Q11. Grouper la ville et le sexe et calculer le solde moyenne pour chaque groupe
-[!reponse3](images/reponse3.png)
+![reponse3](images/reponse3.png)
 
 #### Q12. Chercher la femme de l'âge entre 30 et 40 ans, le solde moyenne et le solde maximum
-[!reponse4](images/reponse4.png)
+![reponse4](images/reponse4.png)
 
 #### Q13. Chercher dans les villes Rennes et Paris, de personne de l'âge de 30 à 40 ans, pour chaque ville et chaque sexe, le solde moyenne et l'âge moyenne (Indice: On peux utliser la bool requête)
-[!reponse5](images/reponse5.png)
+![reponse5](images/reponse5.png)
 
 
 ## Partie 2 : Elasticsearch Client sur Python
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