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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <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>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:pandas</title>
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        <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:jupyter?rev=1654844164&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:jupyter</title>
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        <description>Jupyter, IPython Notebooks et JupyterLab

	*  Jupyter a succédé à IPython Notebook
	*  Jupyter est installé par défaut avec la distribution python Anaconda. C&#039;est la manière la plus adéquate d&#039;utiliser Jupyter.
	*  Sinon, on peut utiliser facilement les notebooks Jupyter sur la plateforme</description>
    </item>
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        <description>Programmation appliquée à la chimie
&lt;https://lukasz.langa.pl/f15a8851-af26-4e94-a4b1-c146c57c9d20/&gt;
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 :</description>
    </item>
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        <title>teaching:progappchim:elements_molecules</title>
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        <description>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.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_simple?rev=1689054396&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:matplotlib_simple</title>
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        <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:algos_entiers?rev=1673337894&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:algos_entiers</title>
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        <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:bioinformatic?rev=1663858795&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:bioinformatic</title>
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        <description>Bioinformatique

Un des objectifs majeurs de la bioinformatique réside dans l&#039;étude automatique de séquences, principalement de l&#039;ADN et de protéines,...

Ces séquences sont accessibles librement et publiquement, notamment par ces deux sources :

Voir aussi le site</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:chemspipy?rev=1614770010&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:chemspipy</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:chemspipy?rev=1614770010&amp;do=diff</link>
        <description>ChemSpiPy

	*  Utilisation des données de ChemSpider
	*  &lt;https://github.com/mcs07/ChemSpiPy&gt; site officiel
	*  &lt;https://chemspipy.readthedocs.io/en/latest/index.html&gt; : documentation officielle
	*  Avec la distribution Anaconda, la lirairie “chemspipy” est installable via le canal “conda-forge”. Utiliser si opportun un environnement spécifique.</description>
    </item>
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        <title>teaching:progappchim:epidemie_coronavirus</title>
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        <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>
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