Didier Villers, UMONS - wiki

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: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:suite_de_fibonacci-3

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T08:52:04+00:00

Suite de Fibonacci : écriture de fonctions Voici la structure que doit avoir un programme pour lequel le calcul de l'élément d'indice n de la suite de Fibonacci est encapsulé dans une fonction : #! /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 """ def fibonacci_item(n): """ Renvoie l'élément d'indice n de la suite de Fibonacci """ ... if __name__ == '__main__'…

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: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: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: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: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:ph_acides_bases_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2013-11-29T11:16:13+00:00

Représentation de pH d'acides et de bases Pour les acides : #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # travail de QD et TB, ba2 chimie 2012-2013 import Tkinter as tk from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt

teaching:progappchim:pieges

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-05-15T22:47:49+00:00

Pièges à éviter Quelques pièges à éviter ! Type de données * travailler avec des nombres et ne pas mettre le point décimal s'ils ont une valeur entière les laissera dans le type 'int'. * Ne pas confondre une liste contenant un nombre, et ce nombre.

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-7

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-02-25T11:06:31+00:00

Polynômes : comment les multiplier par un scalaire et les additionner #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes + fonction de multiplication d'un polynôme pas un scalaire + fonction d'addition de deux polynômes """ from math import * 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 polynôme p =0. for…

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:polynomes-10

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:53:33+00:00

Polynômes : fonctionnalités supplémentaires Voici quelques fonctions utiles pour manipuler les polynômes : Dérivation Proposé et testé par RL, étudiant ba2 2012-2013. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def polyderiv(a): """ dérivation d'un polynôme """ b = a[:] #copie de la liste des coefficients du polynôme de départ n = len(b) -1 #ordre du polynôme for i in range (n+1): b[i] = b[i] * i #on redéfinit chaque coefficient i de la liste par ce…

teaching:progappchim:representation_molecules_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-03-09T14:42:50+00:00

Représentation de molécules Page à actualiser... Certaines fonctions de ce programme nécessite des fichiers de données : [base.csv] et [bdd.csv] #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # travail de RL, ba2 chimie 2012-2013

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:suite_de_fibonacci-2

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T08:51:15+00:00

Suite de Fibonacci : un premier programme Voici un embryon non fonctionnel de programme. Il y manque alors des éléments (à la place des “???”) #! /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 """ # élément d'indice 0 i = 0 a = 0 print(i,a) # élément d'indice 1 i = 1 b = 1 print(i,b) # structure de répétition pour appliquer la règle de récurrence max = 100 # indice du dernier …

teaching:progappchim:bioinformatic

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-09-22T16:59:55+00:00

Bioinformatique Un des objectifs majeurs de la bioinformatique réside dans l'étude automatique de séquences, principalement de l'ADN et de protéines,... Ces séquences sont accessibles librement et publiquement, notamment par ces deux sources : Voir aussi le site

teaching:progappchim:conversion_temperature_2011

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2014-02-11T08:16:38+00:00

Conversion de températures #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Conversion de témpératures # programme réalisé par AC&JD, ba2 chimie 2010-2011 from Tkinter import * def delwidgets():

teaching:progappchim:dictionaries_adn_arn_protein

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-03-04T16:14:25+00:00

Traduction ADN-ARN-protéine Avec l'interface Tk. Voir aussi le programme Traduction de l'ADN en séquence d'acides aminés (protéine) : utilisation d'un dictionnaire (type Python) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ Traduction de codes ADN en ARN et protéine. Basé sur le travail de NR et CVDD, ba2 chimie 2013-2014

teaching:progappchim:factorielle-3

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T09:28:44+00:00

Factorielle : une fonction en Python Voici une version avec la fonction factorielle() #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Calcul de la factorielle d'un nombre Référence : http://fr.wikipedia.org/wiki/Factorielle """ def factorielle(arg_n): """ structure de répétition pour appliquer la définition de la factorielle """ reponse = 1 # la réponse sera dans la variable reponse i = 1 # on va commencer par 1 while i <= arg_n: …

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:lennard-jones

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-03-05T12:14:55+00:00

Représentation du potentiel de Lennard-Jones L'utilisation de fonctions en python permet de nombreuses applications par la création de graphiques. En utilisant la “bibliothèque matplotlib/pylab”, vous pourrez donc aisément créer des graphes de fonction.$V_{LJ} = 4\varepsilon \left[ \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{12} - \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{6} \right] = \varepsilon \left[ \left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{12} - 2\left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{6} \right]$$r_{m} = 2^{1/6} \sigma$$U_{tot} = \fr…

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:polynomes-2

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:13:40+00:00

Polynômes : évaluation #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynômes """ x = 3. # variable en laquelle on veut évaluer le polynôme a = [2.5, 6., 1.2, 3, 5] # la liste des coefficients, par ordre croissant n = len(a) - 1 # l'ordre du polynôme print(x,a,n) p = 0. # initialisation for i in range(n+1): p = p + a[i] * x**i #calcul et addition de chacun des termes print(p)

teaching:progappchim:polynomes-3

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:11:41+00:00

Polynômes : fonction pour évaluer #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes """ 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 # premier exemple d'utilisation …

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:polynomes-9

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:45:14+00:00

Polynômes : graphe multiple fonctions polynomiales # -*- coding: utf-8 -*- """ graphe multiple de polynômes de Tchebyshev cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Polyn%C3%B4me_de_Tchebychev """ from pylab import * # librairie graphique (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 polynôme p = 0. for i in range(n,-1,-1): p = p*x + a[i] …

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: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:suite_de_fibonacci-4

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T09:09:35+00:00

Suite de Fibonacci : encore un algorithme Voici le programme complété pour la technique récursive : #! /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 Application de la définition par récursivité. """ def fibonacci_item_recursive(n): """ Renvoie l'élément d'indice n de la suite de Fibonacci """ if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 ret…

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…