teaching:progappchim:start

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-03-13T10:14:25+00:00

Programmation appliquée à la chimie Aux dernières nouvelles (14/12/2022) Serhiy Storchaka vit toujours en Ukraine, à 20 km de Konotop !! Le cours “Programmation appliquée à la chimie” de bachelier en sciences chimiques (15 H cours et 15 H exercices, bloc2) utilise deux supports :

teaching:progappchim:notions_fondamentales

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-03T08:39:20+00:00

Notions fondamentales Aide mémoire synthétique sur le langage Python. Règles de base Ces règles peuvent être testées via le mode interactif de Python (en utilisant la fenêtre “Shell” ou console de l'éditeur Idle ou Idle3 par exemple).

teaching:progappchim:numpy_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-03-07T13:05:54+00:00

Les bases de NumPy NumPy est une extension du langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux. Chaque élément d'un tableau numpy occupe un nombre fixe d'octets, associé à un type particulier de donnée (data-type, ou dtype). Les types les plus courants incluent les entiers, bytes, entiers courts, booléens, nombres en virgule flottante, nombres complexes,

teaching:progappchim:ph-3d

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-02-16T09:27:32+00:00

Représentation 3D du pH Cas d'un acide en fonction d'un ajout de base et d'une dilution globale : cf. cet article #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Use of numpy polynomes to compute pH of weak acid and strong base 3D topographic surface generation in the same conditions as the following paper : 3-D Surface Visualization of pH Titration “Topos”: Equivalence Point Cliffs, Dilution Ramps, and Buffer Plateaus" Garon C. Smith, Md Mainul Hossain and Patrick MacCarthy J. Chem. Ed…

teaching:progappchim:analyse_images

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:25:40+00:00

Analyse d'images Le traitement d'images permet de transformer des images. L'analyse d'images permet d'extraire des informations contenues dans une image. Il est aussi possible d'effectuer des tâches plus complexes de reconnaissance et d'analyse de scènes.

teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-01-15T13:48:26+00:00

Modélisation de la diffusion chimique dans un film Technique de différences finies, utilisation de matplotlib #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from math import * # pour utiliser la librairie graphique matplotlib from pylab import *

teaching:progappchim:ensemble_mandelbrot_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-03-02T17:01:15+00:00

Ensemble de Mandelbrot Dessin d'une fractale : l'ensemble de Mandelbrot #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # version un peu aménagée du travail de BF, ba2 chimie 2012-2013 # ref : from Tkinter import * from random import randrange

teaching:progappchim:epidemie_coronavirus

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-07-13T04:04:29+00:00

Épidémie du coronavirus COVID-19 Références : * Coronavirus disease 2019 * Maladie à coronavirus 2019 * Coronavirus COVID-19 Global Cases by Johns Hopkins CSSE * Coronavirus (COVID-19) Mortality Rate * data : Programmes de représentations FIXME Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques : * Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab (SpELL),

teaching:progappchim:polynomes-8

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:43:18+00:00

Polynômes : graphes de fonctions polynomiales #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes """ from math import * from pylab import * # librairies de graphiques (matplotlib) def polyeval(x,a): """ application de l'agorithme de Horner cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner """ n = len(a)-1 # n = ordre du polynome p = 0. for i in range(n,-1,-1): p = p*x + a[i] return p def…

teaching:progappchim:fit_modele_einstein

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-04-01T15:47:31+00:00

Optimisation de la température caractéristique du diamant suivant le modèle d'Einstein Ce modèle prévoie la dépendance à la température de la capacité calorifique d’un solide cristallin. La détermination de la température caractéristique nécessite de

teaching:progappchim:solubilite_ph_t

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-03-04T15:24:32+00:00

Solubilité en fonction du pH et de la température Interface en ligne de commande et graphiques matplotlib Nécessite [ce fichier de données] (à décompresser). #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“

teaching:progappchim:courbe_predominance_acide_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2013-11-28T14:18:09+00:00

Courbe de Prédominance d'un Acide #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # travail de KH, ba2 chimie 2012-2013 # Courbe de Prédominance d'un Acide # from math import * import matplotlib.pyplot as plt from Tkinter import *

teaching:progappchim:openbabel_jmol

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-03-14T17:28:30+00:00

OpenBabel et Jmol OpenBabel OpenBabel est un ensemble de programme permettant de manipuler et convertir les fichiers de description de molécules dans différents formats. * Site officiel : * Interfaçage en Python : Pour utiliser OpenBabel en python, il faut installer au préalable ces outils. Sous Linux (Debian, Ubuntu,

teaching:progappchim:pandas

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-11-15T10:08:25+00:00

Pandas Module pour l'analyse de données, pouvant se substituer à l'utilisation d'un tableur. Une différence fondamentale de la librairie pandas avec NumPy, c'est que les tableaux NumPy (NumPy arrays) ont le même type (dtype) pour le tableau entier, tandis que les tableaux pandas (pandas DataFrames) sont caractérisés par un type unique (dtype) par colonne.$X$$x$$P(x)$$X$$x$$x_1, x_2, x_3, ...$$X$$P(x_i)$$X$$x$$P(x)$$x$$x+dx$$P(x)$$x$$P(x) dx$$P(x) dx = P(x \le X < x+dx)$$P(x_i) \ge 0$$x_i$$P(x) …

teaching:progappchim:parsing_chemical_formula

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-28T15:12:00+00:00

Décomposition de formules chimiques Analyse de chaînes de caractères formées par la concaténation de symboles d'éléments chimiques. Problème de base * Décomposer une chaîne de caractères formée par des symboles chimiques répétés : CaClCNOSbInAsFICl

teaching:progappchim:pavage_penrose_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2013-11-28T14:08:53+00:00

Pavage de Penrose #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # réference : # version un peu aménagée du travail de EC et LP, ba2 chimie 2012-2013 import math import cmath import cairo # definir le nombre d'or goldenRatio = (1 + math.sqrt(5)) / 2

teaching:progappchim:plot_sinus_cosinus

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-02-23T15:33:34+00:00

Graphe simple de sinus et cosinus On montre en détail comment réaliser une représentation graphique simple des fonctions sinus et cosinus. Au départ le graphique utilisera les réglages par défaut et la figure sera ensuite améliorée pas à pas en commentant les instructions matplotlib utilisées.

teaching:progappchim:polynomes-5

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:18:12+00:00

Polynômes : boucle for, fonction mathématique #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes """ from math import * def polyeval(x,a): """ Fonction s'occupant uniquement de l'évaluation du polynome fonction de x avec les coefficients dans la liste a """ n = len(a)-1 p = 0. # initialisation for i in range(n+1): p = p + a[i] * x**i #calcul et addition de chacun des termes return p …

teaching:progappchim:polynomes-6

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-28T10:01:39+00:00

Polynômes : la méthode de Horner 432 Cela revient à effectuer les opérations successives suivantes : * prendre le coefficient de x4 * multiplier par x * ajouter le coefficient de x3 * multiplier par x * ajouter le coefficient de x2 *

teaching:progappchim:ppoo

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-01-28T16:31:18+00:00

Programmation Python Orientée Objet FIXME : en construction Concepts utilisés * Un objet : c'est... n'importe quoi, qui peut être codé. En Python, tout est objet ! * Une classe est une description générique d'un type d'objet, incluant les données et les méthodes qui le caractérisent

teaching:progappchim:pylab_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-03-08T09:43:21+00:00

Pylab Pylab permet de combiner simplement Matplotlib, NumPy et SciPy, en utilisant une directive d'importation supprimant l'usage de tous les namespaces des librairies sous-jacentes : from pylab import * Exemple Version “Pylab” du code utilisé pour la

teaching:progappchim:scikit_learn

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2018-03-19T16:18:01+00:00

Scikit-learn * * FIXME : ajouter des exemples avec analyse de textes contenant des termes scientifiques, des noms de substances chimiques,... * Scikit-chem, simple cheminformatics for Python * MolMiner, for extracting compounds from scientific literature *

teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-5

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-05-30T00:13:09+00:00

Suite de Fibonacci : quel est le meilleur algorithme ? Comparer les temps avec timeit La librairie timeit mesure les temps d'exécution en évitant des biais tels que l'usage concomitant d'autres ressources. #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Calculs des premiers éléments de la suite de Fibonacci. Référence : http://fr.wikipedia.org/wiki/Suite_de_Fibonacci Comparaison de différentes fonctions avec Timeit http://docs.python.org/2/library/timeit.html http://www.diveintopython.net…

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-05-12T10:04:44+00:00

Spectre IR du CO Différentes techniques de spectroscopie utilisent des représentations standardisées des spectres. En spectroscopie Infrarouge, l'absorbance est traditionnellement représentée en fonction des nombres d'ondes décroissants exprimés en $cm^{-1}$. Pour rappel, en spectroscopie, le $\tilde{\nu}$$\tilde{\nu} = 1/\lambda = \nu/c$$\Delta J = \pm 1$$cm^{-1}$

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_energy_surface

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-12-07T17:22:27+00:00

Surface d'énergie potentielle Historique Eyring et Polanyi ont publié en 1931 l'article On Simple Gas Reactions dans lequel ils décrivent les trajets des atomes dans la réaction + H --> H + (échange d'atomes). Ces travaux aboutiront au développement des notions de $E_{bond}= D_e [\exp(-2\beta(r-r_e))-2\exp(-\beta(r-r_e))]$$E_{ant}= \frac{D_e}{2} [\exp(-2\beta(r-r_e))+2\exp(-\beta(r-r_e))]$$r_e$$D_e$$\beta$$E_{bond}= \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+S^2_{AB}} = \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+k}$$E_{a…

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-02-25T10:04:25+00:00

Potentiel de Morse Potentiel de Morse et approximation harmonique, avec représentation des niveaux d'énergie des modèles quantiques correspondants. Code source : #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Représentation du potentiel de Morse pour H2 http://en.wikipedia.org/wiki/Morse_potential http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_harmonic_oscillator approximation harmonique D_e = 7.6E-19 J a = 19.3E-15 m r_e= 74.1E-12 m dérivée de seconde d2V/dr2 = 2 * D_e * a**2. """ import matplot…

Didier Villers, UMONS - wiki