Didier Villers, UMONS - wiki

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: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: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: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: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: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:suite_de_fibonacci-4

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2017-02-24T09:09:35+00:00

Suite de Fibonacci : encore un algorithme Voici le programme complété pour la technique récursive : #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Calculs des premiers éléments de la suite de Fibonacci. Référence : http://fr.wikipedia.org/wiki/Suite_de_Fibonacci Application de la définition par récursivité. """ def fibonacci_item_recursive(n): """ Renvoie l'élément d'indice n de la suite de Fibonacci """ if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 ret…