Introduction

Bon à savoir :)

Pour vous créer un environnement agréable en Python, vous pouvez utiliser Anaconda.

Python est un langage interprété (et non compilé) mais où un pseudo-code est “pré-compilé” au runtime. Ceci permet de meilleures performances que sur un langage interprété classique.

Par ailleurs, Python est open-source et orienté objet. Il existe une grande variété d’extensions (bibliothèques) permettant un grand nombre d’usages (web - django, hyde - calcul scientifique, bigdata, jeux vidéo, …). Enfin, Python dispose d’un très bon support des autres langages (il est facile et efficace d’appeler des libraires/fonctions écrites dans d’autres langages - C++, C, fortran, etc). Cela permet d’obtenir des codes simples pour l’utilisateur avec de bonnes performances (les libraires gourmandes sont écrites dans des langages plus bas niveau, comme numpy/scipy en fortran).

Attention

Pour obtenir de l’aide sur une fonction nom_de_la_fonction, vous pouvez (devez) taper dans une cellule du notebook help(nom_de_la_fonction).

Cours

• 1. Les types de base
  • 1.1. Variables et types
  • 1.2. Formatage des affichages
  • 1.3. Les dictionnaires
• 2. Les structures blocs
  • 2.1. Structures conditionnelles
  • 2.2. Les structures de boucles
  • 2.3. Exercices
• 3. Les fonctions
  • 3.1. Introduction
  • 3.2. Les lambda-fonctions
  • 3.3. Les fonctions def
  • 3.4. Arguments
  • 3.5. Documentation
  • 3.6. Exercices
• 4. Le module numpy
  • 4.1. Création d’un tableau
  • 4.2. Manipulation de tableaux
  • 4.3. Opérations
• 5. Le module matplotlib
  • 5.1. Graphiques fixes
  • 5.2. Graphiques animés

Exercices

• 1. Les structures I
• 2. Les structures II
• 3. Les fonctions
• 4. Le module numpy I
• 5. Le module numpy II
• 6. Le module matplotlib