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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>teaching:progappchim:numpy_simple</title>
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        <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>
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        <title>teaching:progappchim:dictionaries_adn_arn_protein</title>
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        <description>Traduction ADN-ARN-protéine

Avec l&#039;interface Tk. Voir aussi le programme Traduction de l&#039;ADN en séquence d&#039;acides aminés (protéine) : utilisation d&#039;un dictionnaire (type Python)

&lt;sxh  python; title : dictionaries_adn_arn_protein.py&gt;
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
“”“
Traduction de codes ADN en ARN et protéine.
Basé sur le travail de NR et CVDD, ba2 chimie 2013-2014</description>
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        <title>teaching:progappchim:notions_fondamentales</title>
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        <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:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff">
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        <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:trucs_astuces?rev=1682845776&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:trucs_astuces</title>
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        <description>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…</description>
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