1. A propos du cours

1. Auteur : Joseph Salmon - Université de Montpellier
2. Type : Cours universitaire HLMA310
3. Langue : Français
4. Licence : Usage académique

2. Courte description du cours

Introduction complète à Python pour les mathématiques appliquées. Couvre les bases du langage, les bibliothèques scientifiques (NumPy, Matplotlib) et la visualisation de données. Support de cours universitaire rigoureux.

3. Longue description du cours

Ce cours d'introduction à Python, dispensé dans le cadre du master HLMA310 à l'Université de Montpellier par Joseph Salmon, offre une formation complète et structurée à la programmation scientifique. Le cours s'adresse particulièrement aux étudiants en mathématiques appliquées, statistiques et science des données.

Le document commence par une prise en main rapide de l'environnement Python, présentant les concepts fondamentaux du langage : variables, types de données (entiers, flottants, chaînes, booléens), opérateurs et structures de contrôle. Les bases de la syntaxe Python sont expliquées avec une approche pédagogique adaptée aux débutants en programmation.

Une partie importante est consacrée aux structures de données natives de Python. Les listes, tuples, ensembles et dictionnaires sont présentés en détail avec leurs méthodes spécifiques et leurs cas d'utilisation. Le cours aborde également les compréhensions de listes, une fonctionnalité puissante de Python pour la manipulation efficace des données.

La programmation fonctionnelle et la modularisation occupent une place centrale dans l'enseignement. Les étudiants apprennent à créer et utiliser des fonctions, à gérer les paramètres et les valeurs de retour, ainsi qu'à organiser leur code de manière maintenable et réutilisable. Les concepts de portée des variables et de récursivité sont également couverts.

Le cœur du cours se concentre sur les bibliothèques scientifiques essentielles pour les mathématiques appliquées. NumPy est présenté comme l'outil fondamental pour le calcul numérique et la manipulation de tableaux multidimensionnels. Les opérations sur les arrays, le broadcasting et les fonctions universelles sont expliqués avec des exemples concrets.

La visualisation des données avec Matplotlib constitue un autre pilier important. Le cours enseigne comment créer des graphiques professionnels, des histogrammes, des diagrammes en dispersion et des courbes pour l'analyse et la présentation des résultats. Les techniques de personnalisation avancée des visualisations sont également abordées.

Des applications pratiques en mathématiques appliquées illustrent l'utilisation de Python pour résoudre des problèmes concrets. Le cours inclut des exemples de simulations numériques, de calculs statistiques et d'analyse de données, montrant comment Python devient un outil indispensable pour la recherche et l'industrie.

La pédagogie est renforcée par des exercices progressifs, des exemples commentés et des bonnes pratiques de programmation. Ce support constitue une base solide pour tout étudiant ou professionnel souhaitant maîtriser Python pour les applications scientifiques et mathématiques.

Voir ou télécharger le document sur le site d'origine

Ce document est hébergé par une source externe. Nous ne revendiquons aucun droit sur son contenu. Pour toute demande de retrait, veuillez contacter l'auteur ou l'hébergeur officiel.