Didier Villers, UMONS - wiki

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: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: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: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: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: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: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:print_format

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-04-09T05:22:18+00:00

Impressions avec la méthode .print() FIXME : * à compléter par les règles essentielles et quelques exemples * F-strings introduite depuis Python 3.6 Références * * * * F-strings * * Python’s F-Strings - Complete implementation guide with code… Naina Chatu…

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_avancees

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-02T10:36:36+00:00

Notions avancées En construction. Les liens sont juste donnés. Une introduction et un exemple devrait être proposé pour chaque rubrique, et le nombre de ces rubriques augmenté. Itérateurs Itertools, zip,... * 7 Levels of Using the Zip Function in Python * itertools.cycle() est une méthode utile pour répéter ou parcourir sans fin les éléments d'une liste ou d'une table itérativitertools.accumulate()

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: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: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 ...