Calcul scientifique en Python (NumPy et Matplotlib)

Cette formation vise à maîtriser l'utilisation des bibliothèques NumPy et Matplotlib conçues pour le calcul scientifique et l'affichage graphique en Python.
Vous apprendrez à :
- coder vous-même des algorithmes de façon efficace (concision du code, rapidité d'exécution, correction des bugs),
- les utiliser dans un contexte expérimental
- exploiter les résultats sous forme graphique dans des rapports, articles, présentations.

Prise en main de NumPy :
- Bases sur les tableaux NumPy
- Création de tableaux NumPy
- Manipulations simples : opérations de base, fonctions universelles, entrées/sorties (npy/npz/hdf5/mat), indexation de base
- Manipulations avancées : indexation avancée, broadcasting
- Notions de vues et copies
- Tests unitaires, documentation
- Techniques d'optimisation de code : profilage, suppression de boucles, etc.
- Aperçu des autres fonctionnalités : tableaux masqués, sous-modules, etc.
- Ouverture sur d'autres bibliothèques : Numba, Jax, Pandas

Prise en main de Matplotlib :
- Tracés : courbes, images, 3D
- Personnalisation des tracés
- Sauvegarde et exportation
- Ouverture sur d'autres bibliothèques : Seaborn, Plotly, Bokeh

Utilisation d'un IDE (Visual Studio Code ou Pycharm) et de Notebooks Jupyter (une formation dédiée à Jupyter est proposée en parallèle).

Impérativement venir avec votre ORDINATEUR PERSONNEL

- Bases de programmation en Python (types, variables, tuples/listes, structures de contrôle for/while/if, fonctions)
- Installation de Python 3 opérationnelle sur son ordinateur personnel (à apporter).
- Un début de pratique de Numpy/Matplotlib est utile mais pas indispensable.

Impérativement venir avec votre ORDINATEUR PERSONNEL

- coder des algorithmes de façon efficace
- mener une expérimentation numérique
- exploiter les résultats sous forme graphique (rapports, articles, présentations)

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