teaching:progappchim:matplotlib_gallery:rotateur_biatomique

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2018-02-20T10:00:26+00:00

Rotateur biatomique Cf. cette page. Code source, en Python 3 : #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Somme d'état (ensemble canonique) de rotation (rotateur biatomique) Les impressions sont à récrire avec l'instruction format() de python 3 """ from math import exp # on a juste besoin de l'exponentielle import matplotlib.pyplot as plt # directive d'importation standard de Matplotlib T = 100. # (température réduite = T / Theta) Zrot = 0. # somme d'état Jmax = 30 # valeur …

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:epidemie_coronavirus

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-07-13T04:04:29+00:00

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 : Programmes de représentations FIXME Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques : * Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab (SpELL),

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: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:elements_molecules

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-02T12:31:46+00:00

Éléments et molécules Les propriétés des éléments chimiques, de molécules peuvent être dressées, listées,... par un programme si on dispose des données. Celles-ci étant communes à tous les chimistes, et uniquement susceptibles de quelques modifications, il est utile de reprendre une source commune primaire (IUPAC) ou secondaire (comme Wikipedia) plutôt que de redéfinir toutes ces valeurs dans un programme.

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: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:tkinter_gui_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-01-19T15:46:31+00:00

Les bases d'un interface graphique avec Tkinter Quelques références de base pour utiliser Tkinter * Documentation officielle : * Les interfaces graphiques TK * tkinter — interface Python à Tcl/Tk, reprenant quelques références recommandées * Python 3 avec Tk intègre également les extensions

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-02-25T10:04:25+00:00

Potentiel de Morse Potentiel de Morse et approximation harmonique, avec représentation des niveaux d'énergie des modèles quantiques correspondants. Code source : #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 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. """ import matplot…

teaching:progappchim:algos_entiers

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-01-10T09:04:54+00:00

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'entiers (a,b) comme un rectangle, leur PGCD est la longueur du côté du plus grand carré permettant de carreler entièrement ce rectangle. L'algorithme d'Euclide décompose ce re…

teaching:progappchim:analyse_images

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:25:40+00:00

Analyse d'images Le traitement d'images permet de transformer des images. L'analyse d'images permet d'extraire des informations contenues dans une image. Il est aussi possible d'effectuer des tâches plus complexes de reconnaissance et d'analyse de scènes.

teaching:progappchim:attracteur_lorenz

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-08-11T11:26:20+00:00

L'attracteur de Lorenz L'attracteur de Lorenz est un système d'équations différentielles ordinaires au comportement particulier, chaotique. C'est un exemple classique de nombreux cours scientifiques, et plusieurs sites proposent des solutions. Avec du code appliquant le méthode de Runge-Kutta d'ordre 4

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:chempy

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-03-20T12:23:07+00:00

ChemPy * : installation et documentation #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue May 4 10:25:51 2021 @author: villersd Librairie chempy : https://pypi.org/project/chempy/#documentation https://github.com/bjodah/chempy installation Linux : conda install -c bjodah chempy pytest installation Windows & OS X : python -m pip install chempy pytest python -m pytest -rs -W ignore::chempy.ChemPyDeprecationWarning --pyargs chempy """ from …

teaching:progappchim:csv

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-02-11T10:19:00+00:00

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.

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: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:mendeleev

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-11-20T11:08:54+00:00

Librairie Mendeleev La librairie Mendeleev est complète et évoluée * Package repository sur PyPI : * Page officielle, description et code source : * Documentation complète : * Tutoriels : * Notebook Jupyter (exemples) : *

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: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: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:trucs_astuces

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-04-30T11:09:36+00:00

Trucs et astuces * Fusionner deux dictionnaires * 0 Python Best Practices, Tips, And Tricks - Improve your Python knowledge and skills Erik van Baaren, Medium, Jan 5, 2020 * Apply These 4 Techniques To Write Concise Python Code - Write Python code in a Pythonic way, Yong Cui, Medium, 09/03/2021 * Python refactoring tips for cleaner code, Pralabh Saxena, Medium, Jul 26 2021 * 10 Python Snippets I Use Every Day - A few Python snippets - from sorting to list comprehensions - that I use n…

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-05-12T10:04:44+00:00

Spectre IR du CO Différentes techniques de spectroscopie utilisent des représentations standardisées des spectres. En spectroscopie Infrarouge, l'absorbance est traditionnellement représentée en fonction des nombres d'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}$

Didier Villers, UMONS - wiki