[PDF] cours-python.pdf 22?/03?/2018 Le cours





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Analyse Numérique

Le premier point sera le plus détaillé : la convergence des algorithmes est Exercice 2.5 En appliquant le Théorème de Rouché (voirs cours d'analyse ...



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Définir deux variables prenant les valeurs 3 et 6. 2. Calculer leur somme et leur produit. Voici à quoi cela ressemble : Code 1 (hello-world.py) 



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22?/03?/2018 Le cours est disponible en version HTML 2 et PDF 3. Remerciements ... 6.7.10 Recherche d'un nombre par dichotomie (exercice +++).



Leçon 903 : Exemples dalgorithmes de tri. Correction et complexité

cherche dans un tableau (dichotomie) l'algorithme de Kruskal (arbre couvrant le premier découpe simplement le tableau de départ (tri fusion) tandis que ...



Méthodes Numériques : Optimisation

La première et principale partie du cours concerne les problèmes d'optimisation sans contraintes. Nous abordons les algorithmes de type descente de gradient 



Analyse Numérique

02?/12?/2014 seule explique le premier le cours d'informatique ... Code SCILAB (Algorithme de dichotomie à précision fixée) .



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Mini-exercices. 1. À la calculette calculer les trois premières étapes pour une approximation de 3



Analyse Numérique

J'espère que ce texte ne constituera que la première partie d'un cours plus L'algorithme ci-dessus s'appelle l'algorithme de dichotomie ou algorithme de ...



Réponses aux exercices du chapitre 2

a) Déterminer le nombre et la position approximative des solutions positives de l'équation. 2.31. b) Utiliser l'algorithme de la bissection pour déterminer 



EILCO : Analyse Numérique Chapitre 3 : Résolution Numérique des

Algorithmes de résolution. Méthode de dichotomie. Méthode de Newton. Méthode de la sécante. Etude de la convergence. Cours d'Analyse Numérique 

Cours de Python

Introduction à la programmation Python pour la biologie

https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/Patrick FuchsetPierre Poulainprénom [point] nom [arobase] u-paris [point] fr

version du 1 eraoût 2023

Université Paris Cité, France

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Creative Commons Attribution - Partage dans les Mêmes Conditions 3.0 France (CC BY-SA 3.0 FR)

Table des matières

Avant-propos7

Quelques mots sur l"origine de ce cours

7

Remerciements

7

Le livre

7

1 Introduction9

1.1 C"est quoi Python?

9

1.2 Conseils pour installer et configurer Python

9

1.3 Notations utilisées

10

1.4 Introduction aushell. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10

1.5 Premier contact avec Python

11

1.6 Premier programme

12

1.7 Commentaires

12

1.8 Notion de bloc d"instructions et d"indentation

13

1.9 Autres ressources

13

2 Variables14

2.1 Définition

14

2.2 Les types de variables

14

2.3 Nommage

15

2.4 Écriture scientifique

15

2.5 Opérations

16

2.6 La fonctiontype(). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17

2.7 Conversion de types

17

2.8 Note sur la division de deux nombres entiers

18

2.9 Note sur le vocabulaire et la syntaxe

18

2.10 Minimum et maximum

18

2.11 Exercices

19

3 Affichage20

3.1 La fonctionprint(). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .20

3.2 Écriture formatée

21

3.3 Écriture scientifique

24

3.4 Ancienne méthode de formatage des chaînes de caractères

24

3.5 Note sur le vocabulaire et la syntaxe

26

3.6 Exercices

26

4 Listes28

4.1 Définition

28

4.2 Utilisation

28

4.3 Opération sur les listes

28

4.4 Indiçage négatif

29

4.5 Tranches

29

4.6 Fonctionlen(). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30

2

Table des matièresTable des matières4.7 Les fonctionsrange()etlist(). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30

4.8 Listes de listes

31

4.9 Minimum, maximum et somme d"une liste

31

4.10 Exercices

32

5 Boucles et comparaisons33

5.1 Bouclesfor. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .33

5.2 Comparaisons

36

5.3 Boucleswhile. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37

5.4 Exercices

37

6 Tests42

6.1 Définition

42

6.2 Tests à plusieurs cas

42

6.3 Importance de l"indentation

43

6.4 Tests multiples

43

6.5 Instructionsbreaketcontinue. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .44

6.6 Tests de valeur sur desfloats. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .45

6.7 Exercices

45

7 Fichiers50

7.1 Lecture dans un fichier

50

7.2 Écriture dans un fichier

52

7.3 Ouvrir deux fichiers avec l"instructionwith. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .53

7.4 Note sur les retours à la ligne sous Unix et sous Windows

53

7.5 Importance des conversions de types avec les fichiers

54

7.6 Du respect des formats de données et de fichiers

54

7.7 Exercices

54

8 Modules57

8.1 Définition

57

8.2 Importation de modules

57

8.3 Obtenir de l"aide sur les modules importés

58

8.4 Quelques modules courants

60

8.5 Modulerandom: génération de nombres aléatoires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

8.6 Modulesys: passage d"arguments. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

8.7 Moduleos: interaction avec le système d"exploitation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

8.8 Exercices

63

9 Fonctions66

9.1 Principe et généralités

66

9.2 Définition

67

9.3 Passage d"arguments

68

9.4 Renvoi de résultats

68

9.5 Arguments positionnels et arguments par mot-clé

68

9.6 Variables locales et variables globales

70

9.7 Principe DRY

73

9.8 Exercices

74

10 Plus sur les chaînes de caractères78

10.1 Préambule

78

10.2 Chaînes de caractères et listes

78

10.3 Caractères spéciaux

79

10.4 Préfixe de chaîne de caractères

79

10.5 Méthodes associées aux chaînes de caractères

80

10.6 Extraction de valeurs numériques d"une chaîne de caractères

82
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant3

Table des matièresTable des matières10.7 Conversion d"une liste de chaînes de caractères en une chaîne de caractères. . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

10.8 Exercices

83

11 Plus sur les listes88

11.1 Méthodes associées aux listes

88

11.2 Construction d"une liste par itération

90

11.3 Test d"appartenance

91

11.4 Copie de listes

91

11.5 Liste de compréhension

92

11.6 Exercices

93

12 Plus sur les fonctions96

12.1 Appel d"une fonction dans une fonction

96

12.2 Fonctions récursives

97

12.3 Portée des variables

98

12.4 Portée des listes

99

12.5 Règle LGI

10 0

12.6 Recommandations

101

12.7 Exercices

10 2

13 Containers, dictionnaires, tuples etsets104

13.1 Containers

10 4

13.2 Dictionnaires

107

13.3 Tuples

111

13.4Setsetfrozensets. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .116

13.5 Récapitulation des propriétés des containers

119

13.6 Dictionnaires etsetsde compréhension. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

13.7 Modulecollections. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .120

13.8 Exercices

12 0

14 Création de modules123

14.1 Pourquoi créer ses propres modules?

123

14.2 Création d"un module

123

14.3 Utilisation de son propre module

124

14.4 Lesdocstrings. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .124

14.5 Visibilité des fonctions dans un module

125

14.6 Module ou script?

125

14.7 Exercice

12 6

15 Bonnes pratiques en programmation Python

127

15.1 De la bonne syntaxe avec la PEP 8

127

15.2 Lesdocstringset la PEP 257. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

15.3 Outils de contrôle qualité du code

133

15.4 Organisation du code

134

15.5 Conseils sur la conception d"un script

136

15.6 Pour terminer : la PEP 20

136

16 Expressions régulières etparsing138

16.1 Définition et syntaxe

138

16.2 Quelques ressources en ligne

140

16.3 Le modulere. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .140

16.4 Exercices

142

4Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant

Table des matièresTable des matières17 Quelques modules d"intérêt en bioinformatique145

17.1 ModuleNumPy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .145

17.2 ModuleBiopython. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .158

17.3 Modulematplotlib. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .160

17.4 Modulepandas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .164

17.5 Un exemple plus complet

168

17.6 Exercices

17 4

18 Jupyter et ses notebooks179

18.1 Installation

179

18.2 Lancement de Jupyter et création d"un notebook

179

18.3 Le format Markdown

182

18.4 Des graphiques dans les notebooks

184

18.5 Lesmagic commands. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .187

18.6 JupyterLab

18 7

19 Avoir la classe avec les objets191

19.1 Construction d"une classe

191

19.2 Espace de noms

202

19.3 Polymorphisme

205

19.4 Héritage

207
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