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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. Les fichiers en Python
  27. Les fichiers ouverture & lecture
  28. Les fichiers ouverture & écriture
  29. Les fichiers CSV en Python
  30. Les Fichiers JSON En Python
  31. Fichier de configuration .ini
  32. Python & SQLite database
  33. DB Browser for SQLite
  34. Interface Graphique Tkinter
  35. Les Windgets Tkinter
  36. Bibliothèque d'images PILLOW
  37. Module de style tkinter.ttk
  38. Liste déroulante ttk Combobox
  39. le module filedialog
  40. Projet: Création éditeur de texte
  41. Bibliothèque graphique wxPython
  42. Bibliothèque graphique PyQt5
  43. Télécharger le cours complet
  44. Le module Math
  45. La bibliothèque matplotlib
  46. Le module Python statistics
  47. Bibliothèque Sympy
  48. Bibliothèques Numpy
  49. Bibliothèques Scipy
  50. Bibliothèques Pandas
  51. Bibliothèques Scikit Learn
  52. Bibliothèques TensorFlow
  53. Python Machine Learning
  54. Introduction à Django
  55. Installation de Django
  56. Premier Projet Django
  57. Interface administrateur
  58. Créer une application django
  59. Les modèles de django
  60. Templates Django
  61. Les formulaires Django
  62. Fichiers Statiques Django
  63. Exercices Python: les bases
  64. Exercices Python: les classes
  65. Exercices Python: les fichiers
  66. Tous les TP Python
  67. Création Editeur de Texte en Python Partie1
  68. Carnet d'adresse en Python
  69. Formation Python-partie1

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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

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