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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>teaching:progappchim:polynomes-6</title>
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        <description>Polynômes : la méthode de Horner
432
Cela revient à effectuer les opérations successives suivantes :

	*  prendre le coefficient de x4
	*  multiplier par x
	*  ajouter le coefficient de x3
	*  multiplier par x
	*  ajouter le coefficient de x2
	*</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: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: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:polynomes-bonus?rev=1646141806&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:polynomes-bonus</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-bonus?rev=1646141806&amp;do=diff</link>
        <description>Polynômes : bonus

Décomposition d&#039;un polynôme en somme de deux polynômes, pair et impair


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
décomposition d&#039;un polynôme en deux polynômes, respectivement pair et impair,
qui par sommation rendent le polynôme intial


&quot;&quot;&quot;
def polyadd(a,b):
    &quot;&quot;&quot;
    Addition de deux polynômes de coefficients a et b
    &quot;&quot;&quot;
    r = a[:]      # on travaille sur une copie de a pour ne pas le modifier
    t = b[:]      # idem pour b	
    g = []        # polynôme som…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:fizz_buzz?rev=1488288903&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:fizz_buzz</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:fizz_buzz?rev=1488288903&amp;do=diff</link>
        <description>Fizz buzz

Fizz buzz est un jeu de comptage et de divisibilité conçu pour des enfants. Les joueurs comptent à tour de rôle en incrémentant, partant de 1, et remplaçant chaque nombre divisible par 3 par le mot “fizz”, et chaque mot divisible par 5 par le mot</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:maxwell-boltzmann?rev=1391051992&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:maxwell-boltzmann</title>
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        <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:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff">
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        <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">
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        <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:scikit_learn?rev=1521472681&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:scikit_learn</title>
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        <description>Scikit-learn

	*  &lt;http://scikit-learn.org&gt;
	*  &lt;http://www.innoarchitech.com/machine-learning-an-in-depth-non-technical-guide/&gt;

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
	*</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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        <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:suite_de_fibonacci-2?rev=1487922675&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-2</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-2?rev=1487922675&amp;do=diff</link>
        <description>Suite de Fibonacci : un premier programme

Voici un embryon non fonctionnel de programme. Il y manque alors des éléments (à la place des “???”)


#! /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
&quot;&quot;&quot;
# élément d&#039;indice 0
i = 0
a = 0
print(i,a)
# élément d&#039;indice 1
i = 1
b = 1
print(i,b)

# structure de répétition pour appliquer la règle de récurrence
max = 100 # indice du dernier …</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse?rev=1582621465&amp;do=diff">
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        <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>
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