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Python

Python comme outil : variables, fonctions, fichiers, puis calcul sur des tableaux de mesures et tracé de courbes.

17 chapitres et 3 pour s'entraînerExercices corrigés du parcours
  1. 0.Premiers pas en Python
  2. 1.Installer Python chez soi
  3. 2.Les bases de Python
  4. 3.Conditions et boucles

    S'appuie sur : ch. 4, Conditions et tests logiques (Algorithmique) et ch. 5, Boucles et répétitions (Algorithmique)

  5. 4.Listes, dictionnaires et tuples
  6. 5.Les fonctions
  7. 6.Bien écrire une fonction
  8. 7.Les modules et les imports
  9. 8.Lecture et écriture de fichiers
  10. 9.Classes et objets

    S'appuie sur : ch. 10, Les design patterns (Génie logiciel) et ch. 7, Paradigmes de programmation (Mathématiques appliquées)

  11. 10.Binaire, hexadécimal et code ASCII

    S'appuie sur : ch. 3, Registres et mémoire (Architecture des ordinateurs), ch. 5, Masques binaires et décalages (Architecture des ordinateurs) et ch. 5, L'adressage IPv4 et le masque de sous-réseau (Réseaux)

  12. 11.Piloter une carte ESP32 : du PC à MicroPython

    S'appuie sur : ch. 5, Les entrées (Arduino) et ch. 7, millis() et les machines à états (Arduino)

  13. 12.Les nombres à virgule flottante

    S'appuie sur : ch. 2, Les types et leur taille (Langage C)

  14. 13.NumPy : calculer sur des milliers de mesures

    S'appuie sur : ch. 8, Matrices et systèmes linéaires (Mathématiques)

  15. 14.Matplotlib : lire un comportement sur une courbe
  16. 15.pandas : travailler sur une table de données

    S'appuie sur : ch. 12, Statistique descriptive (Mathématiques) et ch. 4, Corrélation, régression et moindres carrés (Mathématiques appliquées)

  17. 16.SciPy : équations, intégrales et ajustement

    S'appuie sur : ch. 4, Étude d'une fonction d'une variable (Mathématiques) et ch. 6, Équations différentielles (Mathématiques)

Pour s'entraîner

Recueils d'exercices corrigés, ateliers et aide-mémoire. À prendre dans l'ordre voulu, une fois le cours lu.

  1. 1.Atelier : analyser les performances d'une écurie
  2. 2.Atelier : NumPy et Matplotlib sur des données de course
  3. 3.Atelier : les fonctions avancées, chez Da Lambda