Didier Villers, UMONS - wiki

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:polynomes-12

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-12-08T17:49:25+00:00

Utilisation de polynômes orthogonaux avec NumPy Voici un programme permettant d'obtenir le même graphe que celui obtenu précédemment, en utilisant les modules spécifiques de NumPy. Cet exemple montre tout l'intérêt d'utiliser des modules pré-existants. Le programme est réduit à 3 lignes pour l'importation, 4 pour la création des graphes et 4 pour commander la représentation.

teaching:progappchim:scipy_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-03-22T12:07:33+00:00

Les bases de SciPy La librairie SciPy ajoute à NumPy des fonctionnalités mathématiques. Directive d'importation * Méthode standard : import scipy as sp * Importation par sous-modules (cf le site de Scipy) : from scipy import optimize from scipy import interpolate from scipy import integrate ...

teaching:progappchim:t-test

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2014-07-03T16:17:41+00:00

Test de Student Le test de Student (t-test) teste statistiquement l’hypothèse d’égalité de l'espérance de deux variables aléatoires suivant une loi normale et de variance inconnue. Références * (des exemples simples) * Documentation Python sur stats de scipy * 1-sample t-test * Unpaired t-test * Paired t-test

teaching:progappchim:elements_molecules

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-02T12:31:46+00:00

Éléments et molécules Les propriétés des éléments chimiques, de molécules peuvent être dressées, listées,... par un programme si on dispose des données. Celles-ci étant communes à tous les chimistes, et uniquement susceptibles de quelques modifications, il est utile de reprendre une source commune primaire (IUPAC) ou secondaire (comme Wikipedia) plutôt que de redéfinir toutes ces valeurs dans un programme.

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:koch_snowflake

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-03-07T14:37:23+00:00

Flocon de Koch Courbe fractale créée suivant un principe de récursivité, en utilisant la librairie turtle #!/usr/bin/env python # -*- coding: iso-8859-1 -*- # exemple de courbe fractale (Koch) # cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Flocon_de_von_Koch # et http://en.wikipedia.org/wiki/Koch_snowflake # ce programme est basé sur un principe de récursivité # (une fonction qui s'appelle elle-même) from turtle import * # module turtle. Doc : http://docs.python.org/library/turtle.html from time impo…

teaching:progappchim:math_nombres

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-01-14T13:58:23+00:00

Mathématiques et nombres Quelques programmes et algorithmes reliés aux mathématiques et aux nombres. * Théorie des nombres * Nombre_remarquable * ... Calculs en précision arbitraire * 1/9² = 0.0123456790123456790123456790123456790123456790123457... * 1/99² = 0.0001020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959697990001020304050607080910111$…

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: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:algos_graphes

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-10-06T09:07:52+00:00

Algorithmes de graphes Références diverses * * * * * * (depuis Python 3.9)

teaching:progappchim:entropie_melange

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:24:33+00:00

Entropie de mélange pour un gaz ou liquide idéal #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ représentation graphique de l'entropie de mélange d'un système idéal """ import numpy as np # voir http://docs.scipy.org/doc/ import matplotlib.pyplot as plt def s(t): return t*np.log(t) + (1-t) * np.log(1-t) x1 = np.arange(0.0, 1., 0.001) plt.plot(x1, s(x1), 'b-') #plt.plot(x1, x1*np.log(x1) + (1-x1) * np.log(1-x1), 'b-') #autre façon, n'utilisant pas la fonction plt.show() # des m…

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:maxwell-boltzmann

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2014-01-30T04:19:52+00:00

Représentation de la distribution de vitesse de Maxwell-Boltzmann Pour la théorie, cf. le cours de physico-chimie ou la page Wikipédia sur la distribution de vitesse de Maxwell-Boltzmann Sans NumPy #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ NumPy/Matplotib : representation de la distribution de vitesses de Maxwell-Boltzmann version SANS utilisation de NumPy cf cours et

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:polynomes-11

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:58:51+00:00

Graphe d'une famille de polynômes orthogonaux Voici un programme permettant de visualiser les premiers polynômes orthogonaux de Tchebyshev : #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ graphes de Polynomes de Chebyschev """ from math import * from pylab import * def polyeval(x,a): """ application de l'algorithme 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): …

teaching:progappchim:presentation_principes

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-02-21T14:56:20+00:00

~~REVEAL transition=convex&controls=1&show_progress_bar=1&build_all_lists=1&open_in_new_window=1~~ Programmer en Python Généralités * Qu'est-ce qu'un langage de programmation ? * Compilation ou interprétation, ou... ? Rôle des langages de programmation

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: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}$