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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: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:bokeh_simple?rev=1634124192&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:bokeh_simple</title>
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        <description>Les bases de Bokeh, une librairie pour des visualisations interactives dans un navigateur web

	*  page d&#039;entrée sur Bokeh
		*  User guide
		*  Galerie d&#039;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) +</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:collection_counter_exemple?rev=1610966993&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>teaching:progappchim:collection_counter_exemple</title>
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        <description>Exemple d&#039;utilisation de Counter

Module collections :

	*  &lt;https://docs.python.org/2/library/collections.html&gt;
	*  &lt;https://docs.python.org/3/library/collections.html&gt;


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
Recherche du nombre d&#039;occurences des noms d&#039;auteurs d&#039;un article
On copie dans all_authors les noms des auteurs
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26799652

&quot;&quot;&quot;
import collections
all_authors = &quot;Klionsky DJ, Abdelmohsen K, Abe A, Abedin MJ, Abeliovich H,...&quot;

authors = all_auth…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <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>
    <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>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:pandas?rev=1668503305&amp;do=diff</link>
        <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>
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