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        <title>Didier Villers, UMONS - wiki</title>
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        <title>teaching:progappchim:notions_fondamentales</title>
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        <description>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&#039;éditeur Idle ou Idle3 par exemple).</description>
    </item>
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        <description>~~REVEAL transition=convex&amp;controls=1&amp;show_progress_bar=1&amp;build_all_lists=1&amp;open_in_new_window=1~~

Programmer en Python

Généralités

	*  Qu&#039;est-ce qu&#039;un langage de programmation ?
	*  Compilation ou interprétation, ou... ?

Rôle des langages de programmation</description>
    </item>
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        <title>teaching:progappchim:start</title>
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        <description>Programmation appliquée à la chimie
&lt;https://lukasz.langa.pl/f15a8851-af26-4e94-a4b1-c146c57c9d20/&gt;
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 :</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:bioinformatic?rev=1663858795&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:bioinformatic</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:bioinformatic?rev=1663858795&amp;do=diff</link>
        <description>Bioinformatique

Un des objectifs majeurs de la bioinformatique réside dans l&#039;étude automatique de séquences, principalement de l&#039;ADN et de protéines,...

Ces séquences sont accessibles librement et publiquement, notamment par ces deux sources :

Voir aussi le site</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:notions_avancees?rev=1683016596&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:notions_avancees</title>
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        <description>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&#039;une liste ou d&#039;une table itérativitertools.accumulate()</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:trucs_astuces?rev=1682845776&amp;do=diff">
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        <description>Trucs et astuces

	*  Fusionner deux dictionnaires
	*  0 Python Best Practices, Tips, And Tricks - Improve your Python knowledge and skills Erik van Baaren, Medium, Jan 5, 2020
	*  Apply These 4 Techniques To Write Concise Python Code - Write Python code in a Pythonic way, Yong Cui, Medium, 09/03/2021
	*  Python refactoring tips for cleaner code, Pralabh Saxena, Medium, Jul 26 2021
	*  10 Python Snippets I Use Every Day - A few Python snippets - from sorting to list comprehensions - that I use n…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:algos_entiers?rev=1673337894&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:algos_entiers</title>
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        <description>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&#039;entiers (a,b) comme un rectangle, leur PGCD est la longueur du côté du plus grand carré permettant de carreler entièrement ce rectangle. L&#039;algorithme d&#039;Euclide décompose ce re…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d?rev=1421326106&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:diffusion_chimique_1d</title>
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        <description>Modélisation de la diffusion chimique dans un film

Technique de différences finies, utilisation de matplotlib

&lt;sxh  python; title : Diffusion-chimique-finitediff-01.py&gt;
#!/usr/bin/env python 
# -*- coding: utf-8 -*-
from math import *
# pour utiliser la librairie graphique matplotlib
from pylab import *</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_simple?rev=1689054396&amp;do=diff">
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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:numpy_simple?rev=1678190754&amp;do=diff">
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        <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>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:recherches?rev=1458143140&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:recherches</title>
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        <description>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&#039;occurrences (toutes, plusieurs, une seule,...).

Recherche séquentielle</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:scipy_simple?rev=1553252853&amp;do=diff">
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        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:scipy_simple?rev=1553252853&amp;do=diff</link>
        <description>Les bases de SciPy

La librairie SciPy ajoute à NumPy des fonctionnalités mathématiques.

Directive d&#039;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
...</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-4?rev=1487923775&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-4</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:suite_de_fibonacci-4?rev=1487923775&amp;do=diff</link>
        <description>Suite de Fibonacci : encore un algorithme

Voici le programme complété pour la technique récursive :


#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
&quot;&quot;&quot;
Calculs des premiers éléments de la suite de Fibonacci.
Référence : http://fr.wikipedia.org/wiki/Suite_de_Fibonacci
Application de la définition par récursivité.
&quot;&quot;&quot;
def fibonacci_item_recursive(n):
    &quot;&quot;&quot;
    Renvoie l&#039;élément d&#039;indice n de la suite de Fibonacci
    &quot;&quot;&quot;
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    ret…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co?rev=1431417884&amp;do=diff">
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        <title>teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co</title>
        <link>https://dvillers.umons.ac.be/wiki/teaching:progappchim:matplotlib_gallery:ir_spectrum_co?rev=1431417884&amp;do=diff</link>
        <description>Spectre IR du CO

Différentes techniques de spectroscopie utilisent des représentations standardisées des spectres. En spectroscopie Infrarouge, l&#039;absorbance est traditionnellement représentée en fonction des nombres d&#039;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}$</description>
    </item>
</rdf:RDF>
