https://dvillers.umons.ac.be/wiki/ 2026-05-03T02:23:42+00:00 https://dvillers.umons.ac.be/wiki/ https://dvillers.umons.ac.be/wiki/_media/favicon.ico text/html 2023-07-11T07:46:36+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_simple?rev=1689054396&do=diff 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 : text/html 2021-02-23T15:33:34+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:plot_sinus_cosinus?rev=1614090814&do=diff 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. 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) … text/html 2021-02-16T09:27:32+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:ph-3d?rev=1613464052&do=diff Représentation 3D du pH Cas d'un acide en fonction d'un ajout de base et d'une dilution globale : cf. cet article #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Use of numpy polynomes to compute pH of weak acid and strong base 3D topographic surface generation in the same conditions as the following paper : 3-D Surface Visualization of pH Titration “Topos”: Equivalence Point Cliffs, Dilution Ramps, and Buffer Plateaus" Garon C. Smith, Md Mainul Hossain and Patrick MacCarthy J. Chem. Ed… text/html 2016-03-04T16:02:47+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pressions_partielles_systemes_non_ideaux?rev=1457103767&do=diff Graphiques des pressions partielles de systèmes non-idéaux <sxh python; title : pressions_partielles_systemes_non_ideaux.py> #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ Graphiques des pressions partielles de systèmes non-idéaux Basé sur le travail de ML et VM, ba2 chimie 2013-2014 text/html 2020-06-02T15:05:22+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:pka_pkb_plane?rev=1591103122&do=diff Couples acide-base dans le plan pKa/pKb * Conventions sur les acides forts et les bases fortes : cf. Les acides, les bases et les sels qui nous entourent - Acide fort, base forte #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Library references : * """ import matplotlib.pyplot as plt # directive d'importation standard de Matplotlib import numpy as np # directive d'importation standard de numpy def cm2inch(*tupl): # https://stackoverflow.com/questions/14708695/sp… text/html 2020-12-07T17:22:27+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_energy_surface?rev=1607358147&do=diff Surface d'énergie potentielle Historique Eyring et Polanyi ont publié en 1931 l'article On Simple Gas Reactions dans lequel ils décrivent les trajets des atomes dans la réaction + H --> H + (échange d'atomes). Ces travaux aboutiront au développement des notions de $E_{bond}= D_e [\exp(-2\beta(r-r_e))-2\exp(-\beta(r-r_e))]$$E_{ant}= \frac{D_e}{2} [\exp(-2\beta(r-r_e))+2\exp(-\beta(r-r_e))]$$r_e$$D_e$$\beta$$E_{bond}= \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+S^2_{AB}} = \frac{Q_{AB}+\alpha_{AB}}{1+k}$$E_{a… text/html 2018-02-20T10:00:26+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:rotateur_biatomique?rev=1519117226&do=diff 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 … text/html 2014-01-30T04:19:52+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:maxwell-boltzmann?rev=1391051992&do=diff 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 <sxh python; title : Maxwell-Boltzmann_01.py> #! /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 text/html 2020-02-25T10:04:25+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_morse?rev=1582621465&do=diff 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… text/html 2022-11-20T11:08:54+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:mendeleev?rev=1668938934&do=diff Librairie Mendeleev La librairie Mendeleev est complète et évoluée * Package repository sur PyPI : <https://pypi.org/project/mendeleev/> * Page officielle, description et code source : <https://github.com/lmmentel/mendeleev> * Documentation complète : <https://mendeleev.readthedocs.io/en/stable/> * Tutoriels : <https://mendeleev.readthedocs.io/en/stable/tutorials.html> * Notebook Jupyter (exemples) : * <https://nbviewer.jupyter.org/github/lmmentel/mendeleev/blob/master/docs/sou… text/html 2023-03-07T13:05:54+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:numpy_simple?rev=1678190754&do=diff 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, text/html 2020-04-01T09:26:52+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:periodical_table_electronegativity?rev=1585726012&do=diff Vue 3D de l'électronégativité #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Periodical table 3D view of electronegativity """ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([ [2.2,1,0.9,0.8,0.8,0.8,0.7], [0,1.6,1.3,1,1,0.9,0.9], [0,0,0,1.4,1.2,1.3,0], [0,0,0,1.5,1.3,1.3,0], [0,0,0,1.6,1.6,1.5,0], [0,0,0,1.6,2.2,2.4,0], [0,0,0,1.6,1.9,1.9,0], [0,0,0,1.8,2.2,2.2,0], [0,0,0,1.9,2.3,2.2,0], [0,0,0,1.8,2.2,2.3,0], [0,0,0,1.9,1.9,2.5… text/html 2017-02-24T11:58:51+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-11?rev=1487933931&do=diff Graphe d'une famille de polynômes orthogonaux Voici un programme permettant de visualiser les premiers polynômes orthogonaux de Tchebyshev : #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ graphes de Polynomes de Chebyschev """ from math import * from pylab import * def polyeval(x,a): """ application de l'algorithme de Horner cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner """ n = len(a)-1 # n = ordre du polynome p = 0. for i in range(n,-1,-1): … text/html 2022-12-08T17:49:25+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:polynomes-12?rev=1670518165&do=diff Utilisation de polynômes orthogonaux avec NumPy Voici un programme permettant d'obtenir le même graphe que celui obtenu précédemment, en utilisant les modules spécifiques de NumPy. Cet exemple montre tout l'intérêt d'utiliser des modules pré-existants. Le programme est réduit à 3 lignes pour l'importation, 4 pour la création des graphes et 4 pour commander la représentation. text/html 2016-03-04T15:24:32+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:solubilite_ph_t?rev=1457101472&do=diff Solubilité en fonction du pH et de la température Interface en ligne de commande et graphiques matplotlib Nécessite [ce fichier de données] (à décompresser). <sxh python; title : evolution_solubilite_pH_T.py> #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ text/html 2015-05-12T10:04:44+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co?rev=1431417884&do=diff 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}$