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:algos_entiers

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-01-10T09:04:54+00:00

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'entiers (a,b) comme un rectangle, leur PGCD est la longueur du côté du plus grand carré permettant de carreler entièrement ce rectangle. L'algorithme d'Euclide décompose ce re…

teaching:progappchim:numpy_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-03-07T13:05:54+00:00

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,

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: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:analyse_images

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:25:40+00:00

Analyse d'images Le traitement d'images permet de transformer des images. L'analyse d'images permet d'extraire des informations contenues dans une image. Il est aussi possible d'effectuer des tâches plus complexes de reconnaissance et d'analyse de scènes.

teaching:progappchim:bioinformatic

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-09-22T16:59:55+00:00

Bioinformatique Un des objectifs majeurs de la bioinformatique réside dans l'étude automatique de séquences, principalement de l'ADN et de protéines,... Ces séquences sont accessibles librement et publiquement, notamment par ces deux sources : Voir aussi le site

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: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: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: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:scipy_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-03-22T12:07:33+00:00

Les bases de SciPy La librairie SciPy ajoute à NumPy des fonctionnalités mathématiques. Directive d'importation * Méthode standard : import scipy as sp * Importation par sous-modules (cf le site de Scipy) : from scipy import optimize from scipy import interpolate from scipy import integrate ...

teaching:progappchim:tris

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-12-09T14:25:44+00:00

Algorithmes de tri Un algorithme de tri est, en informatique ou en mathématiques, un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon un ordre déterminé (Référence wikipedia). Les tris sont intéressants du point de vue de l'apprentissage de l'algorithmique.

teaching:progappchim:algos_divers

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-12-09T09:36:36+00:00

Algorithmes divers Problèmes résolus : * Fizz buzz, jeu de comptage et de divisibilité conçu pour des enfants * ... Problèmes non résolus * Décomposition de formules chimiques (analyse de chaînes de caractères) * ... Classiques * Algorithme de Dijkstra (permet de déterminer le plus court chemin pour se rendre d'un point à une autre en fonction du réseau routier)

teaching:progappchim:algos_graphes

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-10-06T09:07:52+00:00

Algorithmes de graphes Références diverses * * * * * * (depuis Python 3.9)

teaching:progappchim:collection_namedtuple_exemple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-01-22T11:33:55+00:00

Exemple d'utilisation de namedtuple L'utilisation de namedtuple peut s'avérer plus rapide que la définition de classes (objets) pour gérer des petites structures de données. La syntaxe de base est : namedtuple(typename, field_names) * cela crée une sous-classe de namedtuple appelée

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:dictionary_adn_protein

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2012-11-30T13:28:07+00:00

Traduction de l'ADN en séquence d'acides aminés #!/usr/bin/env python # -*- coding: iso-8859-1 -*- # python code to translante DNA sequences into proteins # traduction de l'ADN en séquence d'acides aminés (protéine)

teaching:progappchim:factorielle-4

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-02-23T11:42:30+00:00

Factorielle : travaux additionnels Idées d'exercices complémentaires, d'applications. Utilisation d'un dictionnaire Il peut être intéressant de précalculer des factorielles qui seront mémorisées dans un dictionnaire. Comparaison avec l'approximation de Stirling

teaching:progappchim:fit_modele_einstein

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-04-01T15:47:31+00:00

Optimisation de la température caractéristique du diamant suivant le modèle d'Einstein Ce modèle prévoie la dépendance à la température de la capacité calorifique d’un solide cristallin. La détermination de la température caractéristique nécessite de

teaching:progappchim:game_of_life_conway-2012

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:29:49+00:00

Jeu de la vie de Conway Game of Life with Python #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """A minimal implementation of Conway's Game of Life. source : http://www.exolete.com/code/life modified by par Jérémie Knoops, BA2 chimie UMONS, 2011-2012 cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Jeu_de_la_vie & http://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_Game_of_Life Each cell's survival depends on the number of occupied nearest and next-nearest neighbours (calculated in Grid::step). A living cell dies of ov…

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:koch_snowflake

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-03-07T14:37:23+00:00

Flocon de Koch Courbe fractale créée suivant un principe de récursivité, en utilisant la librairie turtle #!/usr/bin/env python # -*- coding: iso-8859-1 -*- # exemple de courbe fractale (Koch) # cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Flocon_de_von_Koch # et http://en.wikipedia.org/wiki/Koch_snowflake # ce programme est basé sur un principe de récursivité # (une fonction qui s'appelle elle-même) from turtle import * # module turtle. Doc : http://docs.python.org/library/turtle.html from time impo…

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:math_nombres

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-01-14T13:58:23+00:00

Mathématiques et nombres Quelques programmes et algorithmes reliés aux mathématiques et aux nombres. * Théorie des nombres * Nombre_remarquable * ... Calculs en précision arbitraire * 1/9² = 0.0123456790123456790123456790123456790123456790123457... * 1/99² = 0.0001020304050607080910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959697990001020304050607080910111$…

teaching:progappchim:mendeleev

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-11-20T11:08:54+00:00

Librairie Mendeleev La librairie Mendeleev est complète et évoluée * Package repository sur PyPI : * Page officielle, description et code source : * Documentation complète : * Tutoriels : * Notebook Jupyter (exemples) : *

teaching:progappchim:multilateration

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-07-28T05:21:15+00:00

Multilateration Références * * * dépendance : * Trilateration * True-range multilateration * * *

teaching:progappchim:nim

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-08-23T15:55:30+00:00

Jeux de Nim * fr:Jeux_de_Nim * Nim: A Game Playing Program Seymour Papert, MIT Artificial Intelligence Memo No. 254, 1970 (from The Collected Writings of Seymour Papert) * version de l'article sur archive.org, version texte disponible FIXME : codes python... Références * évolution du jeu, javascript en ligne * vidéo sur l'élaboration d'un programme en python

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:openbabel_jmol

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-03-14T17:28:30+00:00

OpenBabel et Jmol OpenBabel OpenBabel est un ensemble de programme permettant de manipuler et convertir les fichiers de description de molécules dans différents formats. * Site officiel : * Interfaçage en Python : Pour utiliser OpenBabel en python, il faut installer au préalable ces outils. Sous Linux (Debian, Ubuntu,

teaching:progappchim:open_chemical_databases

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2015-04-29T12:31:48+00:00

Bases de données libres en chimie Références Databases, databank * Chemical databases +... * * * * * Données de wikipedia * Chembox template * * *

teaching:progappchim:parsing_chemical_formula

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-28T15:12:00+00:00

Décomposition de formules chimiques Analyse de chaînes de caractères formées par la concaténation de symboles d'éléments chimiques. Problème de base * Décomposer une chaîne de caractères formée par des symboles chimiques répétés : CaClCNOSbInAsFICl

teaching:progappchim:ph-3d

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-02-16T09:27:32+00:00

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…

teaching:progappchim:plotly_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-02T10:38:45+00:00

Les bases de Plotly Plotly ( est une société développant des outils analytiques et de visualisation. La librairie python Plotly permet de créer des graphes dans l'environnement de Jupyter. FIXME : à compléter Références * plot.ly, le site officiel

teaching:progappchim:polynomes-12

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-12-08T17:49:25+00:00

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.

teaching:progappchim:ppoo

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-01-28T16:31:18+00:00

Programmation Python Orientée Objet FIXME : en construction Concepts utilisés * Un objet : c'est... n'importe quoi, qui peut être codé. En Python, tout est objet ! * Une classe est une description générique d'un type d'objet, incluant les données et les méthodes qui le caractérisent

teaching:progappchim:print_format

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-04-09T05:22:18+00:00

Impressions avec la méthode .print() FIXME : * à compléter par les règles essentielles et quelques exemples * F-strings introduite depuis Python 3.6 Références * * * * F-strings * * Python’s F-Strings - Complete implementation guide with code… Naina Chatu…

teaching:progappchim:pygal_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-06-20T14:57:35+00:00

Les bases de Pygal FIXME Références * * Why use pygal?

teaching:progappchim:random_walk_2d-simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-03-09T11:22:18+00:00

Marche aléatoire 2D simple Dans les modèles les plus simples, on considère un polymère comme un ensemble de segments faisant entre eux un angle quelconque (freely jointed chain). Ce problème est aussi dénommé “marche aléatoire” (random walk) en mathématique ou physique. Il peut aussi rendre compte d'autres phénomènes tel que celui de la diffusion. Après simulation, vous comprendrez pourquoi on appelle

teaching:progappchim:rdkit

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-05-27T22:54:03+00:00

RDKit * * Getting Started with the RDKit in Python — The RDKit 2020.09.1 documentation * Depict a compound as an image | Chemistry Toolkit Rosetta Wiki | Fandom * Jupyter & RDKit * Getting Started with RDKit and Jupyter | Depth-First * * ChemSpider | Search and share chemistry site reprenant de nombreuses informations sur des molécules * ... Utilisation avec Anaconda “” Utili…

teaching:progappchim:recherches

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2016-03-16T16:45:40+00:00

Algorithmes de recherche Classiquement, pour des données structurées en listes, arbres, un algorithme de recherche va selon un critère donné (une valeur par exemple) retourner un ensemble d'occurrences (toutes, plusieurs, une seule,...). Recherche séquentielle

teaching:progappchim:slices

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-01-02T10:15:18+00:00

Slices sur les séquences L'utilisation des “slices” ou du “slicing” sur les listes, ou sur tout objet en séquence (tuple, chaîne de caractères, ...) permet de “découper” des sous-listes. Si la séquence s'appelle sequence_name, la syntaxe du slice est : sequence_name[start:stop:step] où start est l'indice du premier élément (par défaut 0), stop est l'indice du premier élément NON REPRIS (par défaut len(seq

teaching:progappchim:t-test

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2014-07-03T16:17:41+00:00

Test de Student Le test de Student (t-test) teste statistiquement l’hypothèse d’égalité de l'espérance de deux variables aléatoires suivant une loi normale et de variance inconnue. Références * (des exemples simples) * Documentation Python sur stats de scipy * 1-sample t-test * Unpaired t-test * Paired t-test

teaching:progappchim:tableau_periodique_2013

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-04-14T12:03:16+00:00

Tableau périodique Tableau avec éléments cliquables pour obtenir les information. Nécessite [ce fichier de données]. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # version un peu aménagée du travail de TD et SD, ba2 chimie 2012-2013 def elem(x): # print type(x),x # pour montrer que x est une chaîne de caractères element=Tk() element.title("Propriété du"+ x ) elembox=Listbox(element,height=32,width=40,fg="#070942") elembox.pack() for item in table[int(x)]: …

teaching:progappchim:matplotlib_gallery:histogramme_simple

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2018-07-08T01:58:35+00:00

Histogramme simple #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”“ Matplotib : histogramme simple de nombres aléatoires ”“” from pylab import randn, hist, show #importation simplifiée

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:matplotlib_gallery:potentiel_morse

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-02-25T10:04:25+00:00

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…

Didier Villers, UMONS - wiki