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, 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 C/C++ et Python – Utilisation de bibliothèques préconçues