Python / Matplotlib / Graphiques 3D

Ce tutoriel est en cours de rédaction / approbation. Tracés 3D avec colormesh Il est possible de réaliser des tracés en 3D avec Matplotlib mais il peut être souvent plus pertinent pour une meilleure lisiblité de réaliser un tracé à

Python / Matplotlib / Animations

Ce tutoriel est en cours de rédaction / approbation. Animations avec matplotlib Un module marrant mais pas souvent utile de matplotlib permet d’animer le contenu d’un graphique à partir de fonction Nous allons voir les bases pour faire de petites

Python / Scipy / Régressions et ajustements

Ce tutoriel est en cours de rédaction / approbation. Régression linéaire Lorsque l’on a un jeu de données expérimentales permettant de relier deux grandeurs physiques, il est intéressant de trouver la loi qui fait le lien entre elles. Une première

Python / Numpy / Matrices et calculs

Ce tutoriel est en cours de rédaction / approbation. Création de matrices Pour être plus explicite, cette indexation revient à faire deux opérations à la suite. La première consiste à la récupération d’une colonne de la matrice : Puis à

Python / Matplotlib / Premiers pas

Matplotlib est une bibliothèque pour Python orientée sur la visualisation de données. Installation de la bibliothèque Matplotlib est installée par défaut avec la plupart des distributions Python (comme Anaconda). Elle peut cependant être installé sur Python par l’une des commandes suivantes

Python / Bases du langage

En tant qu’étudiant.e à l’Institut d’Optique, vous avez accès, sur les machines Windows, à la distribution Anaconda 3, basée sur la version Python 3.9, incluant l’IDE Spyder 5 et les bibliothèques Numpy, OpenCV, PyQT5 et bien d’autres… Mais ça veut

Python / Bases scientifiques

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, mathématiques et vecteurs Matplotlib, affichage graphique et animation Scipy, le couteau suisse du scientifique

Python / Numpy / Premiers pas

Numpy est une bibliothèque incontournable pour les scientifiques. Les deux principales motivations de son utilisation sont : Cette bibliothèque permet la mise en forme des données pour de nombreuses autres bibliothèques scientifiques plus poussées : Pandas, Scipy, Scikit-image, OpenCV, Kears,

Python / OpenCV

OpenCV OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) est un ensemble de méthodes open-source pour la vision par ordinateur. Cette bibliothèque est portée sur un grand nombre de langages de programmation : C/C++, Python… Une bibliothèque pour le traitement d’images La

Python / PySerial / Premier script

Pour pouvoir tester les exemples de ces tutoriels, vous devez installer la bibliothèque PySerial. Sa documentation complète est disponible en ligne : https://pypi.org/project/pyserial/ PySerial est une bibliothèque Python permettant d’ouvrir et de transférer des données par l’intermédiaire des liaisons séries

Python / Interfaçage et affichage

Dans cette section, vous allez découvrir : Interface graphique avec PySide / PyQT A venir… Intégrer des graphiques dans une fenêtre PyQt La bibliothèque PyQtGraph ( https://www.pyqtgraph.org/ ), basée sur PyQt, permet l’affichage de courbes et d’images à l’intérieur de fenêtre PyQt.

Python / Analyse et présentation de données

Pandas Une bibliothèque pour l’analyse de données La bibliothèque Pandas pour Python permet l’analyse et la manipulation de données. Cet ensemble de tutoriels a pour objectif de découvrir les fonctionnalités de base permettant d’ouvrir un ensemble de données (souvent contenues dans un fichier – CSV ou autre), trier

Python / Pandas / Séries de données

Dans ce tutoriel, vous serez amené à manipuler un des éléments de base de la bibliothèque Pandas : les Séries. Installation et premier script Pandas est une bibliothèque devenue standard sous Python pour l’analyse et le traitement des données. Elle

Python pour l’expérimentation

Python @ SupOp A LIRE AVANT TOUTE UTILISATION Les bases du langage Distributions, scripts, bibliothèques Bases scientifiques Numpy, Scipy, Matplotlib Analyse de données Pandas, Seaborn, H Interfaçage PySide/PyQT, Serial,

Python / Anaconda et Spyder

Tutoriel en cours de rédaction Bibliothèques supplémentaires Il est possible d’ajouter un chemin vers un ensemble de bibliothèques (par exemple vos propres bibliothèques) dans Spyder. Pour cela, allez dans le menu TOOLS > PYTHONPATH, puis ajouter le (ou les) répertoire(s)