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        <title>teaching:progappchim:analyse_images</title>
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        <description>Analyse d&#039;images

Le traitement d&#039;images permet de transformer des images. L&#039;analyse d&#039;images permet d&#039;extraire des informations contenues dans une image. Il est aussi possible d&#039;effectuer des tâches plus complexes de reconnaissance et d&#039;analyse de scènes.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:solvents_data_class?rev=1354279148&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:solvents_data_class</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:solvents_data_class?rev=1354279148&amp;do=diff</link>
        <description>Utilisation d&#039;une &quot;classe&quot; 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&#039;effectuer des traitements de tris, sélection, impression...</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_simple?rev=1689054396&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_simple?rev=1689054396&amp;do=diff</link>
        <description>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 :</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ph_acides_bases_2013?rev=1385720173&amp;do=diff">
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        <dc:date>2013-11-29T11:16:13+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:ph_acides_bases_2013</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ph_acides_bases_2013?rev=1385720173&amp;do=diff</link>
        <description>Représentation de pH d&#039;acides et de bases

Pour les acides :

&lt;sxh python; title : representation_pH_acide.py&gt;
#!/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</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:plot_sinus_cosinus?rev=1614090814&amp;do=diff">
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        <dc:date>2021-02-23T15:33:34+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:plot_sinus_cosinus</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:plot_sinus_cosinus?rev=1614090814&amp;do=diff</link>
        <description>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.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:presentation_principes?rev=1676987780&amp;do=diff">
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        <dc:date>2023-02-21T14:56:20+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:presentation_principes</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:presentation_principes?rev=1676987780&amp;do=diff</link>
        <description>~~REVEAL transition=convex&amp;controls=1&amp;show_progress_bar=1&amp;build_all_lists=1&amp;open_in_new_window=1~~

Programmer en Python

Généralités

	*  Qu&#039;est-ce qu&#039;un langage de programmation ?
	*  Compilation ou interprétation, ou... ?

Rôle des langages de programmation</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pressions_partielles_systemes_non_ideaux?rev=1457103767&amp;do=diff">
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        <dc:date>2016-03-04T16:02:47+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:pressions_partielles_systemes_non_ideaux</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pressions_partielles_systemes_non_ideaux?rev=1457103767&amp;do=diff</link>
        <description>Graphiques des pressions partielles de systèmes non-idéaux

&lt;sxh  python; title : pressions_partielles_systemes_non_ideaux.py&gt;
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
“”“
Graphiques des pressions partielles de systèmes non-idéaux
Basé sur le travail de ML et VM, ba2 chimie 2013-2014</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:codes_presentation?rev=1611853121&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2021-01-28T17:58:41+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:codes_presentation</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:codes_presentation?rev=1611853121&amp;do=diff</link>
        <description>Codes de la présentation

Turtle

Cf. la documentation officielle.


#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

# exemple de base turtle
#
from turtle import *
import sys
import time

reset()
x=-100
y=-100
i=0
while i &lt; 10:
    j=0
    while j &lt;10:
        up()
        goto(x+i*20,y+j*20)
        down()
        fill(1)
        n=0
        while n &lt;4 :
            forward(16)
            left(90)
            n=n+1
        color([i*0.1,j*0.1,0])
        fill(0)
        color(0,0,0)
        j=j+1
 …</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d?rev=1421326106&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2015-01-15T13:48:26+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d?rev=1421326106&amp;do=diff</link>
        <description>Modélisation de la diffusion chimique dans un film

Technique de différences finies, utilisation de matplotlib

&lt;sxh  python; title : Diffusion-chimique-finitediff-01.py&gt;
#!/usr/bin/env python 
# -*- coding: utf-8 -*-
from math import *
# pour utiliser la librairie graphique matplotlib
from pylab import *</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:fit_modele_einstein?rev=1427896051&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2015-04-01T15:47:31+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:fit_modele_einstein</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:fit_modele_einstein?rev=1427896051&amp;do=diff</link>
        <description>Optimisation de la température caractéristique du diamant suivant le modèle d&#039;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</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:maxwell-boltzmann?rev=1391051992&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2014-01-30T04:19:52+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:maxwell-boltzmann</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:maxwell-boltzmann?rev=1391051992&amp;do=diff</link>
        <description>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

&lt;sxh python; title : Maxwell-Boltzmann_01.py&gt;
#! /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</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-7?rev=1551089191&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2019-02-25T11:06:31+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:polynomes-7</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-7?rev=1551089191&amp;do=diff</link>
        <description>Polynômes : comment les multiplier par un scalaire et les additionner


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
écriture d&#039;un programme pour évaluer
des polynomes
+ fonction de multiplication d&#039;un polynôme pas un scalaire
+ fonction d&#039;addition de deux polynômes
&quot;&quot;&quot;
from math import *

def polyeval(x,a):
    &quot;&quot;&quot;
    application de l&#039;agorithme de Horner
    cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner
    &quot;&quot;&quot;
    n = len(a) - 1 # n = ordre du polynôme
    p =0.
    for…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:histogramme_simple?rev=1531007915&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2018-07-08T01:58:35+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:histogramme_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:histogramme_simple?rev=1531007915&amp;do=diff</link>
        <description>Histogramme simple

&lt;sxh python; title : simple-histogram-random_numbers.py&gt;
#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
“”“
Matplotib : histogramme simple de nombres aléatoires
”“”
from pylab import randn, hist, show  #importation simplifiée</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:courbe_predominance_acide_2013?rev=1385644689&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2013-11-28T14:18:09+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:courbe_predominance_acide_2013</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:courbe_predominance_acide_2013?rev=1385644689&amp;do=diff</link>
        <description>Courbe de Prédominance d&#039;un Acide

&lt;sxh python; title : courbe_predominance_acide.py&gt;
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# travail de KH, ba2 chimie 2012-2013

# Courbe de Prédominance d&#039;un Acide #
from math import *
import matplotlib.pyplot as plt
from Tkinter import *</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:entropie_melange?rev=1615285473&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2021-03-09T11:24:33+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:entropie_melange</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:entropie_melange?rev=1615285473&amp;do=diff</link>
        <description>Entropie de mélange pour un gaz ou liquide idéal


#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
représentation graphique de l&#039;entropie de mélange d&#039;un système idéal
&quot;&quot;&quot;

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), &#039;b-&#039;)
#plt.plot(x1, x1*np.log(x1) + (1-x1) * np.log(1-x1), &#039;b-&#039;)   #autre façon, n&#039;utilisant pas la fonction

plt.show()

# des m…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:lennard-jones?rev=1425554095&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2015-03-05T12:14:55+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:lennard-jones</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:lennard-jones?rev=1425554095&amp;do=diff</link>
        <description>Représentation du potentiel de Lennard-Jones

L&#039;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…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:mendeleev?rev=1668938934&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2022-11-20T11:08:54+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:mendeleev</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:mendeleev?rev=1668938934&amp;do=diff</link>
        <description>Librairie Mendeleev

La librairie Mendeleev est complète et évoluée

	*  Package repository sur PyPI : &lt;https://pypi.org/project/mendeleev/&gt;
	*  Page officielle, description et code source : &lt;https://github.com/lmmentel/mendeleev&gt;
	*  Documentation complète : &lt;https://mendeleev.readthedocs.io/en/stable/&gt;
		*  Tutoriels : &lt;https://mendeleev.readthedocs.io/en/stable/tutorials.html&gt;

	*  Notebook Jupyter (exemples) : 
		*  &lt;https://nbviewer.jupyter.org/github/lmmentel/mendeleev/blob/master/docs/sou…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2023-03-07T13:05:54+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:numpy_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff</link>
        <description>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&#039;un tableau numpy occupe un nombre fixe d&#039;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,</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2022-11-15T10:08:25+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:pandas</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff</link>
        <description>Pandas

Module pour l&#039;analyse de données, pouvant se substituer à l&#039;utilisation d&#039;un tableur. Une différence fondamentale de la librairie pandas avec NumPy, c&#039;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 &lt; x+dx)$$P(x_i) \ge 0$$x_i$$P(x) …</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:periodical_table_electronegativity?rev=1585726012&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2020-04-01T09:26:52+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:periodical_table_electronegativity</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:periodical_table_electronegativity?rev=1585726012&amp;do=diff</link>
        <description>Vue 3D de l&#039;électronégativité


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
Periodical table
3D view of electronegativity
&quot;&quot;&quot;

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


data = np.array([
[2.2,1,0.9,0.8,0.8,0.8,0.7],
[0,1.6,1.3,1,1,0.9,0.9],
[0,0,0,1.4,1.2,1.3,0],
[0,0,0,1.5,1.3,1.3,0],
[0,0,0,1.6,1.6,1.5,0],
[0,0,0,1.6,2.2,2.4,0],
[0,0,0,1.6,1.9,1.9,0],
[0,0,0,1.8,2.2,2.2,0],
[0,0,0,1.9,2.3,2.2,0],
[0,0,0,1.8,2.2,2.3,0],
[0,0,0,1.9,1.9,2.5…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ph-3d?rev=1613464052&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2021-02-16T09:27:32+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:ph-3d</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ph-3d?rev=1613464052&amp;do=diff</link>
        <description>Représentation 3D du pH

Cas d&#039;un acide en fonction d&#039;un ajout de base et d&#039;une dilution globale : cf. cet article


#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
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&quot;  
Garon C. Smith, Md Mainul Hossain and Patrick MacCarthy
J. Chem. Ed…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ph_courbe_titrage_2011?rev=1615481587&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2021-03-11T17:53:07+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:ph_courbe_titrage_2011</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ph_courbe_titrage_2011?rev=1615481587&amp;do=diff</link>
        <description>pH et courbe de titrage


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Programme de calculs de pH et de courbes de titrages
# AD &amp; BW, Ba2 chimie 2010-2011

from math import * 
from Tkinter import * 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np              

def pol():                            #on définit la fonction pour le bouton &quot;Calcul du pH&quot;
    try:
        ca = e0.get()                 #permet de récupérer les valeurs entrées dans les champs d&#039;entrée par l&#039;utilisateur
        …</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:plotly_simple?rev=1683016725&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2023-05-02T10:38:45+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:plotly_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:plotly_simple?rev=1683016725&amp;do=diff</link>
        <description>Les bases de Plotly

Plotly (&lt;https://Plot.ly&gt; est une société développant des outils analytiques et de visualisation. La librairie python Plotly permet de créer des graphes dans l&#039;environnement de Jupyter. FIXME : à compléter

Références

	*  plot.ly, le site officiel</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-8?rev=1487932998&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2017-02-24T11:43:18+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:polynomes-8</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-8?rev=1487932998&amp;do=diff</link>
        <description>Polynômes : graphes de fonctions polynomiales


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
écriture d&#039;un programme pour évaluer
des polynomes
&quot;&quot;&quot;
from math import *
from pylab import *   # librairies de graphiques (matplotlib)

def polyeval(x,a):
    &quot;&quot;&quot;
    application de l&#039;agorithme de Horner
    cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner
    &quot;&quot;&quot;
    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…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-9?rev=1487933114&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2017-02-24T11:45:14+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:polynomes-9</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-9?rev=1487933114&amp;do=diff</link>
        <description>Polynômes : graphe multiple fonctions polynomiales


# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
graphe multiple de polynômes de Tchebyshev
cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Polyn%C3%B4me_de_Tchebychev
&quot;&quot;&quot;

from pylab import *   # librairie graphique (Matplotlib)

def polyeval(x,a):
    &quot;&quot;&quot;
    application de l&#039;agorithme de Horner
    cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner
    &quot;&quot;&quot;
    n = len(a)-1 # n = ordre du polynôme
    p = 0.
    for i in range(n,-1,-1):
        p = p*x + a[i]
    …</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-11?rev=1487933931&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2017-02-24T11:58:51+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:polynomes-11</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-11?rev=1487933931&amp;do=diff</link>
        <description>Graphe d&#039;une famille de polynômes orthogonaux

Voici un programme permettant de visualiser les premiers polynômes orthogonaux de Tchebyshev :


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
graphes de Polynomes de Chebyschev
&quot;&quot;&quot;

from math import *
from pylab import *

def polyeval(x,a):
    &quot;&quot;&quot;
    application de l&#039;algorithme de Horner
    cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner
    &quot;&quot;&quot;
    n = len(a)-1 # n = ordre du polynome
    p = 0.
    for i in range(n,-1,-1):
…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-12?rev=1670518165&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2022-12-08T17:49:25+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:polynomes-12</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-12?rev=1670518165&amp;do=diff</link>
        <description>Utilisation de polynômes orthogonaux avec NumPy

Voici un programme permettant d&#039;obtenir le même graphe que celui obtenu précédemment, en utilisant les modules spécifiques de NumPy. Cet exemple montre tout l&#039;intérêt d&#039;utiliser des modules pré-existants. Le programme est réduit à 3 lignes pour l&#039;importation, 4 pour la création des graphes et 4 pour commander la représentation.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pylab_simple?rev=1646729001&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2022-03-08T09:43:21+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:pylab_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pylab_simple?rev=1646729001&amp;do=diff</link>
        <description>Pylab

Pylab permet de combiner simplement Matplotlib, NumPy et SciPy, en utilisant une directive d&#039;importation supprimant l&#039;usage de tous les namespaces des librairies sous-jacentes :

from pylab import *

Exemple

Version “Pylab” du code utilisé pour la</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:rdkit?rev=1685220843&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2023-05-27T22:54:03+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:rdkit</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:rdkit?rev=1685220843&amp;do=diff</link>
        <description>RDKit

	*  &lt;http://www.rdkit.org/&gt;
	*  Getting Started with the RDKit in Python — The RDKit 2020.09.1 documentation
	*  Depict a compound as an image | Chemistry Toolkit Rosetta Wiki | Fandom
	*  Jupyter &amp; RDKit
		*  Getting Started with RDKit and Jupyter | Depth-First
		*  &lt;http://davies-lee.com/index.php/2018/10/06/rdkit-in-jupyter-notebooks/&gt;

	*  ChemSpider | Search and share chemistry site reprenant de nombreuses informations sur des molécules
	*  ...

Utilisation avec Anaconda

“”



Utili…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:regression_lineaire_2013?rev=1385642321&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2013-11-28T13:38:41+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:regression_lineaire_2013</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:regression_lineaire_2013?rev=1385642321&amp;do=diff</link>
        <description>Régression linéaire

Entrée de couples, calcul et affichage de la droite de moindres carrés

&lt;sxh python; title : fit_linear.py&gt;
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# version un peu aménagée du travail de BD et EH, ba2 chimie 2012-2013

import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import numpy</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:scipy_simple?rev=1553252853&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2019-03-22T12:07:33+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:scipy_simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:scipy_simple?rev=1553252853&amp;do=diff</link>
        <description>Les bases de SciPy

La librairie SciPy ajoute à NumPy des fonctionnalités mathématiques.

Directive d&#039;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
...</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:solubilite_ph_t?rev=1457101472&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2016-03-04T15:24:32+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:solubilite_ph_t</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:solubilite_ph_t?rev=1457101472&amp;do=diff</link>
        <description>Solubilité en fonction du pH et de la température

Interface en ligne de commande et graphiques matplotlib

Nécessite [ce fichier de données] (à décompresser).

&lt;sxh  python; title : evolution_solubilite_pH_T.py&gt;
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
“”“</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co?rev=1431417884&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2015-05-12T10:04:44+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co?rev=1431417884&amp;do=diff</link>
        <description>Spectre IR du CO

Différentes techniques de spectroscopie utilisent des représentations standardisées des spectres. En spectroscopie Infrarouge, l&#039;absorbance est traditionnellement représentée en fonction des nombres d&#039;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}$</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:pka_pkb_plane?rev=1591103122&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2020-06-02T15:05:22+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:pka_pkb_plane</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:pka_pkb_plane?rev=1591103122&amp;do=diff</link>
        <description>Couples acide-base dans le plan pKa/pKb

	*  Conventions sur les acides forts et les bases fortes : cf. Les acides, les bases et les sels qui nous entourent - Acide fort, base forte


#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

&quot;&quot;&quot;
Library references :
  * 

&quot;&quot;&quot;
import matplotlib.pyplot as plt  # directive d&#039;importation standard de Matplotlib
import numpy as np               # directive d&#039;importation standard de numpy

def cm2inch(*tupl):
    # https://stackoverflow.com/questions/14708695/sp…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_energy_surface?rev=1607358147&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2020-12-07T17:22:27+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_energy_surface</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_energy_surface?rev=1607358147&amp;do=diff</link>
        <description>Surface d&#039;énergie potentielle

Historique

Eyring et Polanyi ont publié en 1931 l&#039;article On Simple Gas Reactions dans lequel ils décrivent les trajets des atomes dans la réaction  + H --&gt; H +  (échange d&#039;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…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse?rev=1582621465&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2020-02-25T10:04:25+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse?rev=1582621465&amp;do=diff</link>
        <description>Potentiel de Morse

Potentiel de Morse et approximation harmonique, avec représentation des niveaux d&#039;énergie des modèles quantiques correspondants.

Code source : 


#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
Représentation du potentiel de Morse pour H2
http://en.wikipedia.org/wiki/Morse_potential
http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_harmonic_oscillator approximation harmonique
D_e = 7.6E-19 J
a = 19.3E-15 m
r_e= 74.1E-12 m
dérivée de seconde d2V/dr2 = 2 * D_e * a**2.
&quot;&quot;&quot;
import matplot…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:rotateur_biatomique?rev=1519117226&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2018-02-20T10:00:26+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:rotateur_biatomique</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:rotateur_biatomique?rev=1519117226&amp;do=diff</link>
        <description>Rotateur biatomique

Cf. cette page.

Code source, en Python 3 : 


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
Somme d&#039;état (ensemble canonique) de rotation (rotateur biatomique)

Les impressions sont à récrire avec l&#039;instruction format() de python 3
&quot;&quot;&quot;

from math import exp    # on a juste besoin de l&#039;exponentielle
import matplotlib.pyplot as plt  # directive d&#039;importation standard de Matplotlib

T = 100. # (température réduite = T / Theta)
Zrot = 0.  # somme d&#039;état
Jmax = 30  # valeur …</description>
    </item>
</rdf:RDF>
