1. A propos du cours

1. Auteur : Valérie Monbet (Université de Rennes 1)
2. Type : Support de cours / Slides (PDF)
3. Langue : Français
4. Licence : Non spécifiée (Cours universitaire, probablement destiné à un usage pédagogique interne)

2. Prérequis

1. Avoir suivi les sessions d'introduction précédentes ou posséder des connaissances équivalentes en Python.
2. Connaître les bases de la programmation avec Python : variables, types de base, structures de contrôle (boucles, conditions).
3. Être familier avec la manipulation des listes et la notion de fonction en Python.

3. Publique cible

Ce cours s'adresse principalement aux étudiants de premier cycle universitaire (Licence) ou à toute personne suivant une formation d'initiation à la programmation avec Python. Il est conçu pour des apprenants ayant déjà acquis les premiers éléments du langage et souhaitant approfondir leurs connaissances vers des concepts de programmation avancés et la manipulation de données.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Un ordinateur standard avec un système d'exploitation moderne (Windows, macOS, Linux).

4.2 Outils logiciels

1. Une installation fonctionnelle de Python (version 3.x).
2. Un environnement de développement ou un éditeur de texte adapté à Python (comme IDLE, VS Code, PyCharm, Spyder...).
3. Les bibliothèques NumPy et Matplotlib, qui sont centrales pour ce cours, doivent être installées (via pip ou conda).

5. Champs d'applications

1. Analyse et visualisation de données scientifiques ou techniques.
2. Calcul numérique et simulation dans divers domaines (statistiques, physique, ingénierie).
3. Automatisation de tâches de traitement de tableaux de données multidimensionnels.
4. Création de graphiques et de figures pour des rapports ou publications.

6. Courte description

Ce cours avancé couvre deux piliers de l'écosystème scientifique Python : la bibliothèque NumPy pour le calcul numérique efficace sur des tableaux et Matplotlib pour la visualisation et la création de graphiques. Il aborde également des concepts de programmation avancés comme la récursivité et la généralisation des fonctions.

7. Longue description du cours

Ce document constitue la quatrième session d'un cycle d'introduction à la programmation avec Python. Il marque une étape importante en quittant les bases du langage pour aborder des outils et concepts essentiels au travail scientifique et technique. Le cours se structure autour de trois axes principaux.

La première partie est consacrée à des concepts avancés de programmation. Elle introduit la notion de récursivité, où une fonction s'appelle elle-même pour résoudre un problème de manière élégante, souvent utilisée pour des calculs mathématiques comme les suites ou le tri. Elle aborde ensuite la généralisation des fonctions via les paramètres par défaut et le passage d'un nombre variable d'arguments (*args et **kwargs), permettant de créer des fonctions plus flexibles et puissantes.

Le cœur du cours est dédié à la bibliothèque NumPy (Numerical Python). Celle-ci est présentée comme l'outil incontournable pour le calcul scientifique performant. Les concepts fondamentaux des tableaux NumPy (ndarray) sont expliqués : leur création, leurs propriétés (shape, dtype), et leurs avantages décisifs par rapport aux listes standard de Python, notamment la rapidité d'exécution et la richesse des opérations vectorisées. Le cours détaille les indexations simple et avancée (slicing, indexation par tableau de booléens, par liste d'indices) et les nombreuses fonctions universelles (ufunc) qui permettent d'appliquer des opérations mathématiques à tout un tableau sans écrire de boucle. Des fonctions pour les opérations algébriques (produit matriciel) et de réorganisation des tableaux (reshape, transpose) sont également présentées.

La dernière grande partie traite de la visualisation de données avec la bibliothèque Matplotlib, souvent utilisée conjointement avec NumPy. Le cours présente l'interface principale pyplot et guide l'apprenant dans la création de ses premiers graphiques en 2D. Les étapes clés sont couvertes : la création d'une figure et d'axes, le tracé de courbes à partir de données, et la personnalisation complète du rendu (titres, légendes, couleurs, styles de ligne, marqueurs). La gestion de plusieurs graphiques dans une même figure (subplots) est aussi expliquée, ainsi que la sauvegarde du résultat dans un fichier image.

En résumé, ce cours est une introduction solide et pratique à deux piliers de l'écosystème Python pour les sciences et l'ingénierie. Il permet à l'apprenant de passer de la programmation basique à la manipulation efficace de données numériques et à leur représentation graphique, compétences fondamentales pour de nombreuses applications modernes.

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