Différences

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+====== Représentation de la distribution de vitesse de Maxwell-Boltzmann ======
+Pour la théorie, //cf.// le cours de physico-chimie ou la [[http://en.wikipedia.org/wiki/Maxwell-Boltzmann_distribution#Distribution_for_the_speed|page Wikipédia sur la distribution de vitesse de Maxwell-Boltzmann]]
+===== Sans NumPy =====
+<sxh python; title : Maxwell-Boltzmann_01.py>
+#! /usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+NumPy/Matplotib : representation de la distribution de vitesses de Maxwell-Boltzmann
+version SANS utilisation de NumPy
+cf cours et http://en.wikipedia.org/wiki/Maxwell-Boltzmann_distribution#Distribution_of_speeds
+"""
+import matplotlib.pyplot as plt
+from math import pi,exp  # importation des fonctions mathématiques exp et pi
+plt.figure()
+#from pylab import *
+def fonc_dist(v):
+    kB = 1.3806504e-23  # constante de Boltzmann
+    NA = 6.02214179e23    # nombre d'Avogadro
+    T = 298.15   # température (25 Celcius)
+    mmg= 28   # masse molaire en g
+    m=mmg/(1000*NA)
+    factor=4.*pi * (m/(2.*pi*kB*T))**1.5
+    expofactor= -m/(2.*kB*T)
+    s = factor * v**2 * exp(expofactor * v**2)
+    return s
+x=[]  # liste standard en python
+y=[]
+xx=1.
+while xx < 2000:
+    x.append(xx)
+    y.append(fonc_dist(xx))
+    xx=xx+10.
+plt.plot(x,y)
+plt.show()
+</sxh>
+===== Avec NumPy =====
+<sxh python; title : Maxwell-Boltzmann_02.py>
+#! /usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+NumPy/Matplotib : representation de la distribution de vitesses de Maxwell-Boltzmann
+version AVEC utilisation de NumPy
+cf cours et http://en.wikipedia.org/wiki/Maxwell-Boltzmann_distribution#Distribution_of_speeds
+"""
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np   # utilisation des tableaux numpy, cf. http://docs.scipy.org/doc/
+#les fonctions mathématiques exp et pi seront issues de nummpy
+plt.figure()
+#from pylab import *
+def fonc_dist(v):
+    kB = 1.3806504e-23  # constante de Boltzmann
+    NA = 6.02214179e23    # nombre d'Avogadro
+    T = 298.15   # température (25 Celcius)
+    mmg= 28   # masse molaire en g
+    m=mmg/(1000*NA)
+    factor=4.*np.pi * (m/(2.*np.pi*kB*T))**1.5
+    expofactor= -m/(2.*kB*T)
+    s = factor * v**2 * np.exp(expofactor * v**2)
+    return s
+x = np.arange(0., 2000., 10.)  # array numpy
+plt.plot(x,fonc_dist(x))
+plt.show()
+</sxh>
+<note tip>Suggestion : ajouter des fonctionnalités pour superposer des distributions avec des températures différentes, ou des masses molaires différentes.</note>