https://dvillers.umons.ac.be/wiki/ 2026-05-03T00:09:58+00:00 https://dvillers.umons.ac.be/wiki/ https://dvillers.umons.ac.be/wiki/_media/favicon.ico text/html 2022-11-15T10:08:25+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&do=diff 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) … text/html 2021-01-22T11:33:55+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:collection_namedtuple_exemple?rev=1611311635&do=diff Exemple d'utilisation de namedtuple L'utilisation de namedtuple peut s'avérer plus rapide que la définition de classes (objets) pour gérer des petites structures de données. La syntaxe de base est : namedtuple(typename, field_names) * cela crée une sous-classe de namedtuple appelée