Licence CC BY-NC-ND, 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
- 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