Cours d'OS application des mathématiques 4ème de Bernard Gisin de 2019 - 2020

berlin-go

Initiation au langage Python et séries d'exercices avec corrigés.

Initiation à la programmation dans le langage Python idem en .odt.

Solutions d'exercices :
ex06000_editeur_idle.py
ex07000_module_math.py
ex08000_boucle_while.py
ex09000_boucle_for.py
ex10000_test_if_elif_else.py
ex11000_input.py
ex11010_syracuse.py
ex11020_binaire.py
ex11030_jeu_nim.py
ex11040_devine_mon_nombre.py
ex12000_fonctions.py
ex12001_variables_locales_globales.py
ex12002_return.py
ex12010_decimal_2_binaire.py
ex12020_est_divisible.py
ex12030_est_premier.py
ex12100_list.py
ex12110_list.py

Le module "turtle", graphisme en Python idem en .odt.

Solutions d'exercices :
tu0110_turtle_debut.py
tu0150_carres_et_triangles.py
tu0210_deux_tortues.py
tu0220_deux_tortues_dependantes.py
tu0230_trois_tortues_dependantes.py
tu0240_quatre_tortues_dependantes.py
tu0305_turtle_listes.py, création de 9 tortues, qui avancent l'une après l'autre.
tu0310_turtle_listes.py, création de 9 tortues, qui avancent en même temps, elles font la course.
tu0320_turtle_listes.py, création de 9 tortues, qui avance chacune vers sa voisine.
tu0330_turtle_random.py, 9 tortues créées avancent au hasard.
tu0340_turtle_random.py, 40 tortues créées avancent au hasard, et montrent leur position moyenne.
tu0350_turtle_random.py, comme le précédente, avec graphique de l'évolution de la variance.
tu0351_turtle_random.py, variante du précédent.

Le module "NumPy", Python scientifique, le module MatPlotLib pour les graphiques idem en .odt.

Solutions d'exercices :
np0110_debut.ipynb, à utiliser dans un notebook jupyter.
np0210_graphiques.ipynb
Les codes du livre sur lequel je me suis basé. Voir les chapitres 6 et 7.

Ex 3.2. Un premier exemple, pour tester Spyder3 sur un programme connu.
Ex 3.3 et 3.4. Testons quelques opérations matricielles.
Ex 3.5 et 3.6. Système de 2 équations à 2 inconnues.
Ex 3.7. Système de 3 équations à 3 inconnues.
Ex 3.8. Système de 4 équations à 4 inconnues.
Ex 3.9 à 3.11. Système sans solution et solution approchée.
Ex 3.12. Système sur-dimensionné. 3 équations à 2 inconnues.
Exercices 3.2 à 3.12 Tous les programmes précédents du chapitre 3 en un fichier.

Ex 3.13. Droite passant par deux points donnés.
Ex 3.14. Droite passant au mieux par 4 points donnés.
Ex 3.15. Droite passant au mieux par 5 points donnés.
Ex 3.16. Détermination d'un polynôme d'interpolation.
Ex 3.17. Polynôme passant au mieux par des points donnés.
Ex 3.18. Approximation d'une fonction paire par une somme de cosinus.
Exercices 3.13 à 3.18 .Tous les programmes précédents du chapitre 3 en un fichier.

Vidéos d'explications de résolutions d'exercices sur numpy.
1) Jupyter, exercices des pages 2, 3 et 4, sur numpy, 30'37".
2) Jupyter, exercices des pages 7 et 8, sur matplotlib, 15'01".
Errata : 4'15" -> "dix onzième" doit s'entendre : "onze dixième".
3) Spyder, exercices des pages 9 à 11, sur l'algèbre linéaire avec numpy, 10'28".
4) Spyder, exercices des pages 12 à 13, sur l'algèbre linéaire avec numpy, 16'10".
5) Spyder, exercices des pages 14 à 15, sur l'algèbre linéaire avec numpy, 16'39".
6) Spyder, exercice 3.18 de la page 16, sur l'algèbre linéaire avec numpy, 10'37".



Documentation et exemples sur le langage Python, sur ma page Web.



Le cours se basera sur : le langage Python, version 3.6.

Information sur le langage Python, dans Wikipedia.

Il existe plusieurs environnements de développements de code en langage Python.
L'environnement standard et le plus simple est : IDLE (Integrated DeveLopment Environment".
Nous utiliserons aussi l'environnement : Spider3   ;   à voir aussi.
Nous utiliseront l'ensemble de librairies Anaconda.
Plusieurs modules scientifiques sont intégrés dans cet ensemble de librairires, tels que :
° matplotlib
° sciPy
° numPy

Actuellement, (en automne 2019), la version 3.7 de Python est déconseillée avec l'utilisation de Anaconda.

Jupyter est intéressant également, selon certaines sources.

À l'origine, Guido van Rossum, l'initiateur du langage Python, a nommé ce langage en l'honneur des "Monty Python's", créateurs d'une série télévisée et de films ayant un humour britanique typique.
Malgré cela, le langage a été associé à un serpent, d'où les noms dérivés comme "anaconda", "spider", "jupyter", pour des extensions.

Installation sous Linux KUbuntu 18.04 64 bits :
  1. Télécharger Anaconda2019.07-Linux-x86_64.sh du site : anaconda.com.
  2. Anciennes versions de Anaconda


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