BO - Formations Python

Cours : BO - Formations Python | SAVOIR

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• Installation de Python 3.10 avec les EDI Idlex et Jupyter Notebook

  Installation conseillée depuis 2023 notamment pour :

  • Les étudiants ENSAM (configuration identique aux machines sur lesquelles se déroulent les tests et examens)

  • les candidats qui se préparent à l'Oral « Mathématiques et algorithmique de la Banque PT » (configuration identique aux machines de l'oral)

  Dernière mise à jour : 14 septembre 2023
  

  • Sélectionner l’activité Document d'installation d'un environnement virtuel Python pour Linux, Mac et Windows

    

    Document d'installation d'un environnement virtuel Python pour Linux, Mac et Windows Fichier

    Déposé le 14 sept. 23, 13:56
• Installation de Python 3.6 avec le module opencv et démo vidéo

  Installation conseillée jusqu'en 2022 notamment pour :

  • Les étudiants ENSAM (configuration identique aux machines sur lesquelles se déroulent les tests et examens)

  • les candidats qui se préparent à l'Oral « Mathématiques et algorithmique de la Banque PT » (configuration identique aux machines de l'oral)

  Trois vidéos expliquent les 3 étapes à suivre pour installer un environnement virtuel Python 3 dédié aux activités pédagogiques :
  1. Installation de miniconda3.
  2. Création/configuration d’un environnement virtuel Python 3.
  3. Post-installation : idlex , OpenCV.

  Dernière mise à jour : 25 août 2021
  

  • Sélectionner l’activité Document d'installation d'un environnement virtuel Python pour Linux, Mac et Windows (copie)

    

    Document d'installation d'un environnement virtuel Python pour Linux, Mac et Windows (copie) Fichier

    Déposé le 25 août 23, 08:48
  • Sélectionner l’activité Vidéos d'installation de Python 3 pour Windows (copie)

    
    

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    • Vidéos d'installation de Python 3 pour Windows (copie)
      • Vidéos pour Windows
        • InstallPython-Windows-1sur3-Miniconda3.webm
        • InstallPython-Windows-2sur3-EnvVirtuelPython3.webm
        • InstallPython-Windows-3sur3-PostInstallation.webm
  • Sélectionner l’activité Vidéos d'installation de Python 3 pour MacOSX (copie)

    
    

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    • Vidéos d'installation de Python 3 pour MacOSX (copie)
      • Vidéos pour MacOSX
        • InstallPython-MacOSX-1sur3-Miniconda3.webm
        • InstallPython-MacOSX-2sur3-EnvVirtuelPython3.webm
        • InstallPython-MacOSX-3sur3-PostInstallation.webm
  • Sélectionner l’activité Vidéos d'installation de Python 3 pour Linux (copie)

    
    

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    • Vidéos d'installation de Python 3 pour Linux (copie)
      • Vidéos pour Linux
        • InstallPython-Linux-1sur3-Miniconda3.webm
        • InstallPython-Linux-2sur3-EnvVirtuelPython3.webm
        • InstallPython-Linux-3sur3-PostInstallation.webm
  • Sélectionner l’activité Test de OpenCV (copie)

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    • Test de OpenCV (copie)
      • 20images.mp4
      • test_opencv.py
• Supports PDF formation Python 3 - Dernières versions

  • Sélectionner l’activité Références PDF

      Supports de référence

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    • Références PDF
      • Guide audio
        • Python3-1-Introduction-v1.5.mp3
        • Python3-2-LesBases-v1.4_FonctionsIntrinsèques.mp3
        • Python3-2-LesBases-v1.4_FonctionsModulesIOGoodies.mp3
        • Python3-2-LesBases-v1.4_MotsClef_Operateurs.mp3
        • Python3-2-LesBases-v1.4_Objets Classes.mp3
        • Python3-2-LesBases-v1.4_Types.mp3
      • Python3-1-Introduction-v1.5.pdf
      • Python3-2-LesBases-v1.4.pdf
      • Python3-3-FichiersCourbes-v1.5.pdf
      • Python3-4-NumpyScipy-v1.4.pdf
      • Python3-5-OO-v1.4.pdf
  • Sélectionner l’activité Mémento

    Mémento Python Arts et Métiers
    

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    • Mémento
      • Sources (LibreOffice Draw)
        • Memento_Enseignement_AM_Math-Info_v1.5_19-10-30_page-2.odg
        • Memento_Enseignement_AM_Math-Info_v1.5_19-10-30_page-3.odg
        • Memento_Enseignement_AM_Math-Info_v1.5_19-10-30_page-4.odg
        • Memento_Enseignement_AM_Math-Info_v1.5_19-10-30_page-5.odg
        • Memento_Enseignement_AM_Math-Info_v1.5_21-05-14_page-1.odg
      • Memento_Enseignement_AM_Math-Info_v1.5_21-05-14_HD.pdf
      • Memento_Enseignement_AM_Math-Info_v1.5_21-05-14.pdf
  • Sélectionner l’activité Supports sympy

    Calcul formel avec Python

    Le module sympy (Symbolic Python)

    
    

    Les fichiers .ipynb sont des « notebooks ». Pour les ouvrir :
    

    1. Lancer Anaconda prompt (Windows) ou un terminal (Mac OSX, Linux)
       
    2. Taper dans le prompt : « jupyter notebook <chemin absolu* d'un dossier qui contient vos fichiers math-info> »
       
                                                      * par exemple : jupyter notebook D:\mes_cours\Math-Info                                           (Windows)
                                                                                   jupyter notebook  /home/mon_identifiant/mes_cours/Math-Info (Mac OSX, linux)
       
    3. Le navigateur par défaut s'ouvre avec un onglet de navigation positionné sur le dossier précédent
    4. Naviguer pour se retrouver dans le sous-dossier désiré et sélectionner le notebook à ouvrir
    5. Travailler dans le notebook qui vient de s'ouvrir dans un autre onglet :
                                                      Maj.+Entrée pour faire exécuter une cellule, Kernel -> Restart and Run All, etc.

    
    

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    • Supports sympy
      • A Presentation et exemples
        • Presentation_Calcul_formel_oct19.pdf
        • UEF-MINI_CM_declaration_symboles.ipynb
        • UEF-MINI_CM_equations_solveurs.ipynb
        • UEF-MINI_CM_evaluations_immediate_et_differee.ipynb
        • UEF-MINI_CM_formel_vs_numerique.ipynb
        • UEF-MINI_CM_reecriture_application_numerique.ipynb
        • UEF-MINI_CM_substitutions_patterns.ipynb
      • B Exercices
        • Série 1
          • UEF-MINI_Calcul_formel_TD1_oct19.pdf
          • UEF-MINI_TD-SYMB-1_01-a-03_avec_reponses.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-1_01-a-03.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-1_04-a-08_avec_reponses.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-1_04-a-08.ipynb
        • Série 2
          • UEF-MINI_Calcul_formel_TD2_nov19.pdf
          • UEF-MINI_TD-SYMB-2_09-a-11_avec_reponses.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-2_09-a-11.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-2_12-a-13_avec_reponses.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-2_12-a-13.ipynb
        • Série 3
          • UEF-MINI_Calcul_formel_TD3_nov19.pdf
          • UEF-MINI_TD-SYMB-3_14_avec_reponses.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-3_14.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-3_15-a-17_avec_reponses.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-3_15-a-17.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-3_18_avec_reponses.ipynb
          • UEF-MINI_TD-SYMB-3_18.ipynb
• Sélection de documents disponibles sur InterNet

  • Sélectionner l’activité Tutos

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    • Tutos
      • courspython3.pdf
      • Swinnen_apprendre_python3_5.pdf
      • www.mathprepa.fr-une-petite-reference-python.pdf
  • Sélectionner l’activité Tracé de courbes (matplotlib...)

    Tracé de courbes (matplotlib...)

    voir aussi le Matplotlib Tutorial de Nicolas P. Rougier.

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    • Tracé de courbes (matplotlib...)
      • easyviz.pdf
      • Matplotlib.pdf
  • Sélectionner l’activité Numpy

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    • Numpy
      • numpy_Python pour le calcul scientifique_Pierre Navaro.pdf
      • numpy-ref-1.11.0.pdf
      • numpy-user-1.11.0.pdf
      • www.mathprepa.fr-une-petite-reference-numpy-1.pdf
  • Sélectionner l’activité Scipy

    Télécharger le dossier

    • Scipy
      • scipy_Python pour le calcul scientifique_Pierre Navaro.pdf
      • scipy-ref-0.17.1.pdf
  • Sélectionner l’activité Scientifique

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    • Scientifique
      • Python Scientific lecture notes.pdf
      • scienceNumpy_Enthought.pdf
  • Sélectionner l’activité PyQt

    Télécharger le dossier

    • PyQt
      • tuto-PyQt.12(designer).pdf
  • Sélectionner l’activité MatLab-Python

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    • MatLab-Python
      • matlab-python-xref.pdf
      • PRaybaut migration CEA Matlab vers Python.pdf
• Calcul Scientifique avec Python - École doctorale SPI - Univ. Bordeaux - juin 2019

  • Sélectionner l’activité ExosPython3

    Dossier des fichiers utilisés pour la formation « Calcul scientifique avec Python 3 »
    

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    • ExosPython3
      • courbe1.png
      • courbe2.png
      • data.zip
      • data1.txt
  • Sélectionner l’activité Mardi 11 juin 2019

    1^er jour : les bases de Python 3

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    • Mardi 11 juin 2019
      • 1-Matin
        • guess.py
        • guess2.py
        • guess3.py
        • guess4.py
      • 2-Après-midi
        • data
          • Documents
            • GeneralFit_Annexe_Theorique.pdf
          • Images
            • image.png
            • ImageSupport1.png
          • Textes
            • palindrome.txt
          • Gros_tableau.txt
          • Moyen_tableau.txt
          • Triangle.txt
        • data1.txt
        • exemple_lecture_de_tableau.py
        • lecture_fichier.py
        • outils_fichiers1.py
        • outils_fichiers2.py
        • outils_fichiers3.py
        • outils_fichiers4.py
        • outils_fichiers5.py
  • Sélectionner l’activité Vendredi 14 juin 2019

    2^ème jour : tracés matplotlib et tableaux numpy.

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    • Vendredi 14 juin 2019
      • 1-Matin
        • infos_ndarray.pdf
        • outils_fichiers5.py
        • SelecteurFichier.py
        • trace_courbe10.py
        • trace_courbe11.py
        • trace_courbe12.py
        • trace_courbe13.py
        • trace_courbe20.py
        • tracés à obtenir.pdf
      • 2-Après-midi
        • approximation_moindres_carres.ipynb
        • data1.txt
        • fonctions_vectorisees.ipynb
        • outils_fichiers5.py
        • traces_3D.ipynb
  • Sélectionner l’activité Lundi 17 juin 2019

    3^ème jour : approfondissements, au choix des doctorants suivant la formation

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    • Lundi 17 juin 2019
      • 1-Matin
        • Exo_filtrage_numérique.pdf
        • filtrage_num.py
        • Sensors.txt
      • 2-Après-midi
        • chiffres
          • 6jlc.png
          • ce nest pas un deux.png
          • chaval de 3.png
          • cinq.png
          • essa1.png
          • huit.png
          • noeuf.png
          • quatre.png
          • septAmericain.png
          • septFrançais.png
        • images
          • archiReseau.png
          • CrossEntropy.png
        • IA_keras_chiffres_v2_corrigé.ipynb
        • IA_keras_chiffres_v2.ipynb
        • Tutoriel_officiel_sympy.ipynb