contenu de ce module: numpy, pandas et matplotlib¶
le corpus principal porte sur:
numpy: le tableau homogène , pour le calcul scientifique;pandas: la dataframe (similaire à une table SQL), pour le traitement de données;matplotlib: pour les affichages de données scientifiques.- (et aussi un module optionnel, qui contient des rappels essentiels sur le Python dit “de base”)
mode d’emploi / rappels¶
pour être sûr que vous avez tout ce qu’il faut pour travailler
on suppose les installations faites lors du cours d’introduction (bash - vscode - conda - jupyter - jupytext - git)
convention (sachez à qui vous parlez)¶
lorsque c’est ambigu, on préfixera :
ça va sans dire, et mieux encore en le disant, mais si vous tapez une commande python dans le terminal - ou inversement - évidemment ça va mal se passer..
obtenir le cours¶
si tout cela est bien en place il ne vous reste plus alors que deux choses à faire:
cloner ce dépôt
installer les dépendances
lancer Python¶
les notebooks du cours se trouvent .. dans le dossier notebooks
- principalement on lira les notebooks avec jupyter avec (ne pas taper le
$hein!)$ jupyter lab - exécuter un programme déjà fait
$ python monprogramme.py - lancer un interpréteur interactif
$ python
ou encore mieux$ ipython
vidéo d’illustration¶
ces usages ont été vus dans le cours d’introduction, et dans la vidéo associée
environnements virtuels¶
enfin, et pour les geeks:
lorsqu’on travaille sur plusieurs projets, il est possible de créer un environnement virtuel afin d’isoler les dépendances installées: cela évitera qu’une modification apportée sur un projet impacte les autres projets par effet de bord.
si vous voulez essayer d’utiliser ce système, voyez cette page dans le cours d’introduction
publication¶
ce cours est publié sur https://
numerique .info -mines .paris 
les sources de ce cours sur github: https://
github .com /ue12 -p25 /numerique
licence¶
tout le contenu de ce cours est sous licence CC BY-NC-ND, Valérie Roy & Thierry Parmentelat