Didier Villers, UMONS - wiki

teaching:progappchim:matplotlib_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-07-11T07:46:36+00:00

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 :

teaching:progappchim:start

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-03-13T10:14:25+00:00

Programmation appliquée à la chimie 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 :

teaching:progappchim:presentation_principes

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-02-21T14:56:20+00:00

~~REVEAL transition=convex&controls=1&show_progress_bar=1&build_all_lists=1&open_in_new_window=1~~ Programmer en Python Généralités * Qu'est-ce qu'un langage de programmation ? * Compilation ou interprétation, ou... ? Rôle des langages de programmation

teaching:progappchim:plot_sinus_cosinus

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-02-23T15:33:34+00:00

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.

teaching:progappchim:solubilite_ph_t

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-03-04T15:24:32+00:00

Solubilité en fonction du pH et de la température Interface en ligne de commande et graphiques matplotlib Nécessite [ce fichier de données] (à décompresser). #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“

teaching:progappchim:gaz_parfait_2011

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2014-02-11T09:05:52+00:00

Loi des gaz parfaits #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Programme de calculs sur la loi des gaz parfaits # GD, Ba2 chimie 2010-2011 from Tkinter import * #permet l'apparition de l'interface graphique

teaching:progappchim:tkinter_gui_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-01-19T15:46:31+00:00

Les bases d'un interface graphique avec Tkinter Quelques références de base pour utiliser Tkinter * Documentation officielle : * Les interfaces graphiques TK * tkinter — interface Python à Tcl/Tk, reprenant quelques références recommandées * Python 3 avec Tk intègre également les extensions

teaching:progappchim:courbe_predominance_acide_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2013-11-28T14:18:09+00:00

Courbe de Prédominance d'un Acide #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # travail de KH, ba2 chimie 2012-2013 # Courbe de Prédominance d'un Acide # from math import * import matplotlib.pyplot as plt from Tkinter import *

teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-01-15T13:48:26+00:00

Modélisation de la diffusion chimique dans un film Technique de différences finies, utilisation de matplotlib #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from math import * # pour utiliser la librairie graphique matplotlib from pylab import *

teaching:progappchim:elements_molecules

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-02T12:31:46+00:00

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.

teaching:progappchim:entropie_melange

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:24:33+00:00

Entropie de mélange pour un gaz ou liquide idéal #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ représentation graphique de l'entropie de mélange d'un système idéal """ import numpy as np # voir http://docs.scipy.org/doc/ import matplotlib.pyplot as plt def s(t): return t*np.log(t) + (1-t) * np.log(1-t) x1 = np.arange(0.0, 1., 0.001) plt.plot(x1, s(x1), 'b-') #plt.plot(x1, x1*np.log(x1) + (1-x1) * np.log(1-x1), 'b-') #autre façon, n'utilisant pas la fonction plt.show() # des m…

teaching:progappchim:jupyter

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-06-10T08:56:04+00:00

Jupyter, IPython Notebooks et JupyterLab * Jupyter a succédé à IPython Notebook * Jupyter est installé par défaut avec la distribution python Anaconda. C'est la manière la plus adéquate d'utiliser Jupyter. * Sinon, on peut utiliser facilement les notebooks Jupyter sur la plateforme

teaching:progappchim:ph_acides_bases_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2013-11-29T11:16:13+00:00

Représentation de pH d'acides et de bases Pour les acides : #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # travail de QD et TB, ba2 chimie 2012-2013 import Tkinter as tk from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt

teaching:progappchim:pressions_partielles_systemes_non_ideaux

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-03-04T16:02:47+00:00

Graphiques des pressions partielles de systèmes non-idéaux #!/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

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-05-12T10:04:44+00:00

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}$

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:potentiel_energy_surface

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-12-07T17:22:27+00:00

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…

teaching:progappchim:altair_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-06-01T17:55:38+00:00

les bases de Altair, une librairie graphique interactive * Altair: Declarative Visualization in Python — Altair 4.1.0 documentation * altair · PyPI * (Tutorial) Altair in Python: Data Visualizations - DataCamp * Python Interactive Data Visualization with Altair - Towards Data Science * Stackoverflow * python - Altair not rendering chart in jupyter notebook - Stack Overflow * python - Not able to display altair charts in jupyter notebook - Stack Overflow

teaching:progappchim:attracteur_lorenz

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-08-11T11:26:20+00:00

L'attracteur de Lorenz L'attracteur de Lorenz est un système d'équations différentielles ordinaires au comportement particulier, chaotique. C'est un exemple classique de nombreux cours scientifiques, et plusieurs sites proposent des solutions. Avec du code appliquant le méthode de Runge-Kutta d'ordre 4

teaching:progappchim:bokeh_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-10-13T13:23:12+00:00

Les bases de Bokeh, une librairie pour des visualisations interactives dans un navigateur web * page d'entrée sur Bokeh * User guide * Galerie d'exemples * Bokeh dans les Jupyter notebooks * Bokeh tutorial in live Jupyter Notebooks * Reference guide * Réseaux sociaux : * Twitter * GitHub * Youtube Exemples scientifiques * Interactions sur la fonction sinus (amplitude, décalage vertical, fréquence, déphasage) +

teaching:progappchim:codes_presentation

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-01-28T17:58:41+00:00

Codes de la présentation Turtle Cf. la documentation officielle. #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # exemple de base turtle # from turtle import * import sys import time reset() x=-100 y=-100 i=0 while i < 10: j=0 while j <10: up() goto(x+i*20,y+j*20) down() fill(1) n=0 while n <4 : forward(16) left(90) n=n+1 color([i*0.1,j*0.1,0]) fill(0) color(0,0,0) j=j+1 …

teaching:progappchim:csv

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-02-11T10:19:00+00:00

Lire et écrire des fichiers de données csv pandas Les fichiers csv sont des fichiers de données séparées par des virgules (ou point-virgules), pour “comma separated values”. Comme ceci : 1;0.1;3 2;0.3;5 3;0.5;7 4;0.6;11 5;0.9;21 6;1.5;39 Ils peuvent être facilement importés ou exportés de tableurs ou logiciels de graphiques scientifiques.

teaching:progappchim:epidemie_coronavirus

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-07-13T04:04:29+00:00

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 : Programmes de représentations FIXME Quelques simulations SEIR effectuées par des scientifiques : * Marius Gilbert (ULB/FNRS, Spatial Epidemiology lab (SpELL),

teaching:progappchim:lennard-jones

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-03-05T12:14:55+00:00

Représentation du potentiel de Lennard-Jones L'utilisation de fonctions en python permet de nombreuses applications par la création de graphiques. En utilisant la “bibliothèque matplotlib/pylab”, vous pourrez donc aisément créer des graphes de fonction.$V_{LJ} = 4\varepsilon \left[ \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{12} - \left(\frac{\sigma}{r}\right)^{6} \right] = \varepsilon \left[ \left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{12} - 2\left(\frac{r_{m}}{r}\right)^{6} \right]$$r_{m} = 2^{1/6} \sigma$$U_{tot} = \fr…

teaching:progappchim:notions_avancees

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-02T10:36:36+00:00

Notions avancées En construction. Les liens sont juste donnés. Une introduction et un exemple devrait être proposé pour chaque rubrique, et le nombre de ces rubriques augmenté. Itérateurs Itertools, zip,... * 7 Levels of Using the Zip Function in Python * itertools.cycle() est une méthode utile pour répéter ou parcourir sans fin les éléments d'une liste ou d'une table itérativitertools.accumulate()

teaching:progappchim:notions_fondamentales

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-03T08:39:20+00:00

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'éditeur Idle ou Idle3 par exemple).

teaching:progappchim:pandas

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-11-15T10:08:25+00:00

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) …

teaching:progappchim:polynomes-3

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:11:41+00:00

Polynômes : fonction pour évaluer #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes """ def polyeval(x,a): """ Fonction s'occupant uniquement de l'évaluation du polynome fonction de x avec les coefficients dans la liste a """ n = len(a) - 1 p = 0. # initialisation for i in range(n+1): p = p + a[i] * x**i #calcul et addition de chacun des termes return p # premier exemple d'utilisation …

teaching:progappchim:polynomes-7

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-02-25T11:06:31+00:00

Polynômes : comment les multiplier par un scalaire et les additionner #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes + fonction de multiplication d'un polynôme pas un scalaire + fonction d'addition de deux polynômes """ from math import * def polyeval(x,a): """ application de l'agorithme de Horner cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner """ n = len(a) - 1 # n = ordre du polynôme p =0. for…

teaching:progappchim:polynomes-8

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:43:18+00:00

Polynômes : graphes de fonctions polynomiales #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- """ écriture d'un programme pour évaluer des polynomes """ from math import * from pylab import * # librairies de graphiques (matplotlib) def polyeval(x,a): """ application de l'agorithme 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): p = p*x + a[i] return p def…

teaching:progappchim:polynomes-9

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T11:45:14+00:00

Polynômes : graphe multiple fonctions polynomiales # -*- coding: utf-8 -*- """ graphe multiple de polynômes de Tchebyshev cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Polyn%C3%B4me_de_Tchebychev """ from pylab import * # librairie graphique (Matplotlib) def polyeval(x,a): """ application de l'agorithme de Horner cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Ruffini-Horner """ n = len(a)-1 # n = ordre du polynôme p = 0. for i in range(n,-1,-1): p = p*x + a[i] …

teaching:progappchim:regression_lineaire_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2013-11-28T13:38:41+00:00

Régression linéaire Entrée de couples, calcul et affichage de la droite de moindres carrés #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # version un peu aménagée du travail de BD et EH, ba2 chimie 2012-2013 import matplotlib.pyplot as plt import pylab import numpy