Python scientifique

• Utiliser NumPy pour le calcul scientifique.
• Créer des visualisations de données avec Matplotlib.
• Manipuler et analyser des données avec Pandas.
• Découvrir les fonctionnalités de base de SciPy pour des calculs scientifiques avancés.

• .Rappels de Python
  • Types de données de base : int, float, str, list, tuple, dict.
  • Structures de contrôle : if, for, while.
  • Fonctions et modules : définition, utilisation, importation.
  • Gestion des exceptions : try, except, finally.
• NumPy
  • Présentation, installation, importation
  • Création de tableaux NumPy : arrays, matrices.
  • Opérations de base : addition, multiplication, indexation.
  • Fonctions universelles (ufuncs) : application sur les tableaux.
  • Algèbre linéaire : produits scalaires, déterminants, inverses.
  • Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type.
• Matplotlib
  • Présentation, installation, importation
  • Création de graphiques simples : plot, scatter, bar.
  • Personnalisation des graphiques : titres, labels, légendes.
  • Gestion des sous-graphiques : subplots, layouts.
  • Graphiques avancés : graphiques 3D, animations.
  • Exportation des graphiques : enregistrement en PDF, PNG, etc.
• Pandas
  • Présentation, installation, importation
  • Création de Series et DataFrames : syntaxe et manipulation.
  • Indexation et sélection de données : loc, iloc, boolean indexing.
  • Opérations de base : filtrage, tri, agrégation.
  • Gestion des valeurs manquantes : détection, suppression, imputation.
  • Fusion et jointure de DataFrames : merge, join, concat.
  • Visualisation de données : intégration avec Matplotlib.
• Introduction à SciPy 
  • Présentation, installation, importation
  • Sous-modules de SciPy : optimize, integrate, linalg, stats.
  • Résolution d'équations : solve, fsolve.
  • Intégration numérique : quad, dblquad.
  • Algèbre linéaire : solve, eig, inv.
  • Statistiques avancées : tests statistiques, distributions.

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