Sommaire
Dans cette section, vous allez découvrir les rudiments du langage Python pour le scientifique.
Plus particulièrement, seront présentées les bibliothèques suivantes et leurs utilisations :
- Numpy, ses fonctions mathématiques et sa gestion matricielle
- Matplotlib, pour l’affichage de graphiques
- SciPy, le couteau suisse du scientifique
- Sympy, pour le calcul formel
Numpy, mathématiques et vecteurs
- Premiers pas avec Numpy (Fonctions mathématiques et vecteurs)
- Utilisation de matrices
- Régression linéaire avec Numpy
Matplotlib, affichage graphique et animation
- Premiers pas avec Matlplotlib Pyplot (courbe y = f(x) et représentation graphique)
- Animations graphiques avec Matplotlib
- Graphiques 3D avec Matplotlib
Scipy, le couteau suisse du scientifique
- Premiers pas avec SciPy (Algèbre linéaire)
- Transformée de Fourier avec SciPy
- Régressions et ajustements (fit) avec Scipy
- Résolution de systèmes d’équations linéaires
- Résolution d’équations différentielles (Euler)
Sympy, pour le calcul formel
- Premiers pas avec Sympy (Calcul formel)
- Dérivées, Intégrales, Limites, Séries…
- Transformer une équation en fonction
Autres fonctionnalités
- Récupération de données depuis un fichier (Numpy ou Pandas)
- Conversion d’une image en matrice (Numpy)
- Comparatif calcul matriciel et calcul itératif
Python / Bases scientifiques