Dépot Copyright

 CopyrightFrance.com

Cours Python

  1. Introduction à Python
  2. Ide Python
  3. Premier programme Python
  4. Les variables en Python
  5. Les commentaires en Python
  6. Les opérateurs Python
  7. Les fonctions en Python
  8. Structure If else... Python
  9. For While Python
  10. Formatage des chaines Python
  11. Les listes en Python
  12. Les tuples en Python
  13. Les dictionnaires en Python
  14. Les ensembles en Python
  15. POO et classes en Python
  16. Héritage en Python
  17. Les exceptions en Python
  18. Le gestionnaire des packages pip
  19. Télécharger le cours complet
  20. Les modules en Python
  21. Le module OS
  22. Module datetime Python
  23. Le module Platform
  24. Le module virtualenv
  25. Le Module PyInstaller
  26. Le module googletrans
  27. Les fichiers en Python
  28. Les fichiers ouverture & lecture
  29. Les fichiers ouverture & écriture
  30. Les fichiers CSV en Python
  31. Les Fichiers JSON En Python
  32. Fichier de configuration .ini
  33. Python & SQLite database
  34. DB Browser for SQLite
  35. Interface Graphique Tkinter
  36. Les Windgets Tkinter
  37. Bibliothèque d'images PILLOW
  38. Module de style tkinter.ttk
  39. Liste déroulante ttk Combobox
  40. le module filedialog
  41. Projet: Création éditeur de texte
  42. Bibliothèque graphique wxPython
  43. Bibliothèque graphique PyQt5
  44. Télécharger le cours complet
  45. Le module Math
  46. La bibliothèque matplotlib
  47. Le module Python statistics
  48. Bibliothèque Sympy
  49. Bibliothèques Numpy
  50. Bibliothèques Scipy
  51. Bibliothèques Pandas
  52. Bibliothèques Scikit Learn
  53. Bibliothèques TensorFlow
  54. Python Machine Learning
  55. Introduction à Django
  56. Installation de Django
  57. Premier Projet Django
  58. Interface administrateur
  59. Créer une application django
  60. Les modèles de django
  61. Templates Django
  62. Les formulaires Django
  63. Fichiers Statiques Django
  64. Upload des fichiers django
  65. Systeme Pagination Django
  66. Exercices Python: les bases
  67. Arithmétiques en Python
  68. Exercices Python: les classes
  69. Exercices sur les dictionnaires
  70. Exercices Python: les fichiers
  71. Tous les TP Python
  72. Création Editeur de Texte en Python Partie1
  73. Carnet d'adresse en Python
  74. Formation Python-partie1

Cours Java

Développement Web

  1. Introduction au langage HTML
  2. Structure d'un document HTML
  3. Mise en forme d’un document HTML
  4. Liens hypertexte
  5. Insertion d’images
  6. Les attributs de la balise BODY
  7. Les tableaux HTML
  8. Les listes HTML
  9. Les Frames HTML
  10. Les formulaires HTML
  11. Les caractères spéciaux HTML
  12. Ressources et références HTML
  13. Exercices HTML avec correction
  1. Introduction au langage CSS
  2. Propriétés d'un sélecteur
  3. La propriété Text CSS
  4. La propriété background CSS
  5. La propriété Font CSS
  6. La propriété border CSS
  7. Propriétés margin et padding
  8. Propriétés Height & Width
  9. Class et les ID CSS

Javascript Basique
  1. Introduction au langage Javascript
  2. Variables, fonctions et operateurs Javascript
  3. Les structures de contrôle et les boucles Javascript
  4. Les événements Javascript
  5. Le modèle Objet du Javascript
  6. L'objet array Javascript
Framework JQuery
  1. Introduction au Framework jQuery
  2. Premier pas avec le framework jQuery
  3. Les Sélecteurs jQuery
  1. Introduction au langage PHP
  2. Premier programme php
  3. Variables et Fonctions php
  4. Opérateurs arithmétiques et logiques
  5. Les structures de contrôle en php
  6. Les tableaux en php
  7. Control des formulaires en php
  8. Upload des fichiers en php
  9. Gestion des dossiers et des fichiers en php
  10. Colorisation syntaxique en php
  11. Cookies php
  12. Les variables globales php
  13. Sessions php
  14. Les variables php d’environnement
  15. Les classes et la poo php
  16. La librairie php_gd2 des images
  17. Lecture d’un fichier xml en php
  18. Les expressions régulières en php
  19. Moteurs de template php : smarty et fast temp…
  1. Langage MySql
  2. Introduction au langage MySql
  3. Installation du Serveur MySql
  4. Manipulation des bases de donnée MySql
  5. Manipulation desTables MySql
  6. Insértion de données MySql
  1. Installation Wordpress
  2. Modification du theme Wordpress
  3. Installation d'un plugin
  4. Gestion des catégories
  5. Gestion des articles
  6. Gestion des menus Wordpress
  7. Gestion des pages
  8. Gestion des Plugins
  9. Gestion des Widgets
  10. Gestion des Médias
  11. Gestion des commentaires
  12. Création formulaire de contact
  13. Outil Importation & exportation
  14. Gestion des extensions
  15. Réglage et paramètres
  1. Introduction à Joomla
  2. Installation Joomla
  3. Architecture de Joomla

Base de données

Math Pour Informatique

TICE & Multimédias

Utilisateurs en ligne

Users: 21 Guests, 2 Bots

Annonces Google

Python & Javascript pour les nuls !

1 – Apropos de la bibliothèque Scipy

SciPy, une bibliothèque Python a usage scientifique notamment mathématiques très utilisée en ingénierie, open source sous licence BSD.
La bibliothèque SciPy dépend de NumPy, qui fournit une manipulation des tableaux à N dimensions pratique et rapide. Il fournit de nombreuses pratiques numériques conviviales et efficaces telles que des routines pour l’intégration et les problèmes d’optimisation en analyse numériques.
Le présent tutoriel, fornit une introduction qui couvre les principes fondamentaux de SciPy et la façon de gérer ses différents modules.

Remarque:

Nous donnons ici une prise en main rapide de la bibliothèque Scipy pouvant aider un apprenant débutant. Pour ceux qui souhaite une documentation appronfondie, peuvent consulter la documentation officielle: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/

2 – Sous packages de la bibliothèque SciPy

SciPy est organisé en sous-packages couvrant différents domaines de calcul scientifique. Celles-ci sont résumées dans le tableau suivant:

  1. scipy.cluster :  Quantification vectorielle / Kmeans
  2. scipy.constants : Constantes physiques et mathématiques
  3. scipy.fftpack : Transformée de Fourier
  4. scipy.integrate : Routines d’intégration
  5. scipy.interpolate  : Interpolation
  6. scipy.io  : Entrée et sortie de données
  7. scipy.linalg  : Routines d’algèbre linéaire
  8. scipy.ndimage  :  paquet images
  9. scipy.odr  : Régression de distance orthogonale
  10. scipy.optimize : Optimisation
  11. scipy.signal : Traitement du signal
  12. scipy.sparse  : Matrices clairsemées
  13. scipy.spatial  : Structures et algorithmes de données spatiales
  14. scipy.special  : Toutes fonctions mathématiques spéciales
  15. scipy.stats  : Statistiques

3 – Installation de la bibliothèque Scipy sous Windows

La bibliothèque scipy s’installe rapidement en ligne de command Windows:

pip install scipy

4 – Fonctions spéciales:

SciPy fournit un certain nombre de fonctions spéciales utilisées en physique mathématique comme les fonctions elliptiques, fonctions pratiques, gamma, bêta, etc. Pour rechercher toutes les fonctions, vous pouvez utiliser la fonction help().

4.1 – Fonctions exponentielles et trigonométriques:

Le package de fonctions spéciales de SciPy fournit un certain nombre de fonctions grâce auxquelles vous pouvez trouver des exposants et résoudre des problèmes trigonométriques.

Exemple:

from scipy import special
x = special.exp2(4)
print(x) # affiche : 16
y = special.sindg(30) # affiche: 0.49999999999999994
print(y)

5 – Algèbre linéaire avec scipy:

L’algèbre linéaire traite des équations linéaires et de leurs représentations à l’aide d’espaces vectoriels et de matrices. SciPy est construite sur les bibliothèques ATLAS LAPACK et BLAS et est extrêmement rapide pour résoudre les problèmes liés à l’algèbre linéaire. En plus de toutes les fonctions de numpy.linalg, scipy.linalg fournit également un certain nombre d’autres fonctions avancées. De plus, si numpy.linalg n’est pas utilisé avec le support ATLAS LAPACK et BLAS, scipy.linalg est plus rapide que numpy.linalg.

5.1 – Inverse d’une matrice avec Scipy:

Mathématiquement, l’inverse d’une matrice A est la matrice B telle que AB = I où I est la matrice d’identité. L’inverse est noté B = A^-1. Dans SciPy, cet inverse peut être obtenu en utilisant la méthode inv()

Exemple:

import numpy as np
from scipy import linalg
A = np.array([[2,0], [1,5]])
B = linalg.inv(A)
print(B)

5.2 – Déterminant d’une matrice avec scipy:

Pour calculer le déterminant d’une matrice carrée, on utilis la fonction det()

Exemple:

import numpy as np
from scipy import linalg
A = np.array([[3,5], [2,4]])
d = linalg.det(A)
print(d) # affiche: 2.0000000000000018

Remarque:

De nombreuses autres notions mathématiques sont prises en charge avec la bibliothèque scipy. Pour plus d’informations, consultez la documentation officielle: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/

 

Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Time limit is exhausted. Please reload the CAPTCHA.

Livres Python