https://dvillers.umons.ac.be/wiki/ 2026-05-03T17:33:11+00:00 https://dvillers.umons.ac.be/wiki/ https://dvillers.umons.ac.be/wiki/_media/favicon.ico text/html 2020-07-13T04:04:29+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:epidemie_coronavirus?rev=1594605869&do=diff 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 : <https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data> Programmes de représentations FIXME Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques : * Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab (SpELL), <https://twitter.com/mariusgilbert/sta… text/html 2017-02-24T09:28:44+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:factorielle-3?rev=1487924924&do=diff Factorielle : une fonction en Python Voici une version avec la fonction factorielle() #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Calcul de la factorielle d'un nombre Référence : http://fr.wikipedia.org/wiki/Factorielle """ def factorielle(arg_n): """ structure de répétition pour appliquer la définition de la factorielle """ reponse = 1 # la réponse sera dans la variable reponse i = 1 # on va commencer par 1 while i <= arg_n: … 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) …