Python numérique

Valérie Roy & Thierry Parmentelat

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

1. principalement on lira les notebooks avec jupyter avec (ne pas taper le $ hein!)
   $ jupyter lab

2. exécuter un programme déjà fait
   $ python monprogramme.py

3. 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