Didier Villers, UMONS - wiki

teaching:progappchim:jupyter

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-06-10T08:56:04+00:00

Jupyter, IPython Notebooks et JupyterLab * Jupyter a succédé à IPython Notebook * Jupyter est installé par défaut avec la distribution python Anaconda. C'est la manière la plus adéquate d'utiliser Jupyter. * Sinon, on peut utiliser facilement les notebooks Jupyter sur la plateforme

teaching:progappchim:matplotlib_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-07-11T07:46:36+00:00

Les bases de Matplotlib, une librairie pour réaliser des graphiques 2D Matplotlib est une bibliothèque très puissante du langage de programmation Python destinée à tracer et visualiser des données sous formes de graphiques. Elle est souvent combinée avec les bibliothèques python de calcul scientifique :

teaching:progappchim:plotly_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-02T10:38:45+00:00

Les bases de Plotly Plotly ( est une société développant des outils analytiques et de visualisation. La librairie python Plotly permet de créer des graphes dans l'environnement de Jupyter. FIXME : à compléter Références * plot.ly, le site officiel

teaching:progappchim:altair_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-06-01T17:55:38+00:00

les bases de Altair, une librairie graphique interactive * Altair: Declarative Visualization in Python — Altair 4.1.0 documentation * altair · PyPI * (Tutorial) Altair in Python: Data Visualizations - DataCamp * Python Interactive Data Visualization with Altair - Towards Data Science * Stackoverflow * python - Altair not rendering chart in jupyter notebook - Stack Overflow * python - Not able to display altair charts in jupyter notebook - Stack Overflow

teaching:progappchim:bokeh_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-10-13T13:23:12+00:00

Les bases de Bokeh, une librairie pour des visualisations interactives dans un navigateur web * page d'entrée sur Bokeh * User guide * Galerie d'exemples * Bokeh dans les Jupyter notebooks * Bokeh tutorial in live Jupyter Notebooks * Reference guide * Réseaux sociaux : * Twitter * GitHub * Youtube Exemples scientifiques * Interactions sur la fonction sinus (amplitude, décalage vertical, fréquence, déphasage) +

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:solvents_data_class

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2012-11-30T13:39:08+00:00

Utilisation d'une "classe" pour des données de solvants chimiques On peut utiliser la structure de classe pour créer une “table” de données sur des solvants. Il est alors possible d'effectuer des traitements de tris, sélection, impression...

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: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: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:rotateur_biatomique

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2018-02-20T10:00:26+00:00

Rotateur biatomique Cf. cette page. Code source, en Python 3 : #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Somme d'état (ensemble canonique) de rotation (rotateur biatomique) Les impressions sont à récrire avec l'instruction format() de python 3 """ from math import exp # on a juste besoin de l'exponentielle import matplotlib.pyplot as plt # directive d'importation standard de Matplotlib T = 100. # (température réduite = T / Theta) Zrot = 0. # somme d'état Jmax = 30 # valeur …