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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <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:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff">
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        <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:suite_de_fibonacci-5?rev=1496095989&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
        <dc:date>2017-05-30T00:13:09+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-5</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-5?rev=1496095989&amp;do=diff</link>
        <description>Suite de Fibonacci : quel est le meilleur algorithme ?

Comparer les temps avec timeit

La librairie timeit mesure les temps d&#039;exécution en évitant des biais tels que l&#039;usage concomitant d&#039;autres ressources.


#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
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…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:notions_fondamentales?rev=1683095960&amp;do=diff">
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        <dc:date>2023-05-03T08:39:20+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:notions_fondamentales</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:notions_fondamentales?rev=1683095960&amp;do=diff</link>
        <description>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&#039;éditeur Idle ou Idle3 par exemple).</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:csv?rev=1613035140&amp;do=diff">
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        <dc:date>2021-02-11T10:19:00+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:csv</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:csv?rev=1613035140&amp;do=diff</link>
        <description>Lire et écrire des fichiers de données csv
pandas
Les fichiers csv sont des fichiers de données séparées par des virgules (ou point-virgules), pour “comma separated values”. Comme ceci :


1;0.1;3
2;0.3;5
3;0.5;7
4;0.6;11
5;0.9;21
6;1.5;39


Ils peuvent être facilement importés ou exportés de tableurs ou logiciels de graphiques scientifiques.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:entropie_melange?rev=1615285473&amp;do=diff">
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        <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:epidemie_coronavirus?rev=1594605869&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:epidemie_coronavirus</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:epidemie_coronavirus?rev=1594605869&amp;do=diff</link>
        <description>Épidémie du coronavirus COVID-19

Références :

	*  Coronavirus disease 2019
	*  Maladie à coronavirus 2019
	*  Coronavirus COVID-19 Global Cases by Johns Hopkins CSSE
	*  Coronavirus (COVID-19) Mortality Rate
	*  data : &lt;https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data&gt;

Programmes de représentations

FIXME

Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques :

	*  Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab (SpELL), &lt;https://twitter.com/mariusgilbert/sta…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:game_of_life_conway-2012?rev=1615285789&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:game_of_life_conway-2012</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:game_of_life_conway-2012?rev=1615285789&amp;do=diff</link>
        <description>Jeu de la vie de Conway
Game of Life with Python


#!/usr/bin/env python 
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;A minimal implementation of Conway&#039;s Game of Life.

source : http://www.exolete.com/code/life
modified by par Jérémie Knoops, BA2 chimie UMONS, 2011-2012
cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Jeu_de_la_vie
&amp; http://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_Game_of_Life
Each cell&#039;s survival depends on the number of occupied nearest and
next-nearest neighbours (calculated in Grid::step). A living cell dies
of ov…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:algos_entiers?rev=1673337894&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:algos_entiers</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:algos_entiers?rev=1673337894&amp;do=diff</link>
        <description>Algorithmes sur entiers
cf.......
Cette page reprend quelques grands algorithmes classiques sur les nombres entiers, et introduit quelques algorithmes ayant des applications en chimie.

Recherche du PGCD (plus grand commun diviseur)

Explication géométrique : en comprenant un nombre entier comme une longueur et un couple d&#039;entiers (a,b) comme un rectangle, leur PGCD est la longueur du côté du plus grand carré permettant de carreler entièrement ce rectangle. L&#039;algorithme d&#039;Euclide décompose ce re…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:koch_snowflake?rev=1488893843&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:koch_snowflake</title>
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        <description>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&#039;appelle elle-même)

from turtle import * # module turtle. Doc : http://docs.python.org/library/turtle.html
from time impo…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:plotly_simple?rev=1683016725&amp;do=diff">
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        <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:presentation_principes?rev=1676987780&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:presentation_principes</title>
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        <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:random_walk_2d-simple?rev=1615285338&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:random_walk_2d-simple</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:random_walk_2d-simple?rev=1615285338&amp;do=diff</link>
        <description>Marche aléatoire 2D simple

Dans les modèles les plus simples, on considère un polymère comme un ensemble de segments faisant entre eux un angle quelconque (freely jointed chain). Ce problème est aussi dénommé “marche aléatoire” (random walk) en mathématique ou physique. Il peut aussi rendre compte d&#039;autres phénomènes tel que celui de la diffusion.
Après simulation, vous comprendrez pourquoi on appelle</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:testjs?rev=1493907208&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:testjs</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:testjs?rev=1493907208&amp;do=diff</link>
        <description>Test Javascript + dokuwiki + DataCamp-light

&lt;PRELOAD&gt;
&lt;https://cdn.datacamp.com/datacamp-light-latest.min.js&gt;
&lt;/PRELOAD&gt;

&lt;html&gt;
&lt;div class=&quot;exercise&quot;&gt;
  &lt;div class=&quot;title&quot;&gt;
    &lt;h2&gt;This is a python exercise !!&lt;/h2&gt;
  &lt;/div&gt;  &lt;div data-datacamp-exercise data-lang=&quot;python&quot; data-height=&quot;auto&quot;&gt;
    &lt;code data-type=&quot;pre-exercise-code&quot;&gt;&lt;/code&gt;
    &lt;code data-type=&quot;sample-code&quot;&gt;
      import numpy as np
      x = np.arange(0, 5, 0.1);
      y = np.sin(x)
      print(x)
      print(y)
    &lt;/code&gt;
    …</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>
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        <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>
</rdf:RDF>
