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200 1 _aProgrammation en Python pour les mathématiques
_ecours et exercices
_fAlexandre Casamayou-Boucau, Pascal Chauvin, Guillaume Connan
_e[préface de Jean-Pierre Demailly]
205 _a2e édition
214 0 _aParis
_cDunod
_dDL 2016
215 _a1 vol. (X-310 p.)
_cill., couv. ill. en coul.
_d24 cm
225 2 _aSciences sup
_iMathématiques
305 _aAutre tirage : 2017
320 _aBibliogr. p. [302]-305. Index
330 _aLa quatrième de couverture indique "Cet ouvrage présente tout ce que le mathématicien doit savoir sur Python, le langage de programmation le plus répandu dans la communauté scientifique : comment se le procurer, comment l'installer, comment l'utiliser, quelles sont ses fonctionnalités proprement mathématiques et quels problèmes il est susceptible de résoudre. Ainsi, il intéressera l'étudiant comme le professeur chargé d'enseigner l'algorithmique à ses élèves. Didactique et simple d'approche, il aborde conjointement la programmation, l'algorithmique et les applications mathématiques. Il montre ainsi comment la flexibilité et la versatilité du langage Python font de ce langage un outil de choix pour une utilisation scientifique. Dans cette nouvelle édition entièrement actualisée, de nombreux exercices d'entraînement ont été ajoutés. Les corrigés et des programmes d'accompagnement sont disponibles en téléchargement sur le site dunod.com à partir de la page de présentation de l'ouvrage."
333 _aLicence, CAPES, classes préparatoires
359 2 _pP. VII
_bAvant-propos
_pP. 1
_b1 Introduction au langage Python
_pP. 1
_c1 Pourquoi Python ?
_pP. 2
_c2 Avant de commencer...
_pP. 2
_c3 Utiliser Python comme une calculette
_pP. 3
_c4 Variables et affectations
_pP. 6
_c5 Fonctions
_pP. 10
_c6 Instructions d'écriture et de lecture
_pP. 14
_c7 La structure conditionnelle
_pP. 18
_c8 Les boucles while
_pP. 20
_c9 Les listes
_pP. 28
_c10 Les boucles for
_pP. 31
_c11 Récapitulatif sur les principaux types
_pP. 33
_c12 Quelques mots sur la récursivité
_pP. 35
_c13 Quelques méthodes pour trier une liste
_pP. 37
_c14 Quelques primitives usuelles
_pP. 40
_c15 Un mot sur les exceptions
_pP. 41
_c16 Compléments sur les fonctions
_pP. 43
_c17 Notions sur les classes
_pP. 49
_c18 Exercices d'entraînement
_pP. 51
_b2 Modules
_pP. 51
_c1 Structure d'un module
_pP. 53
_c2 Quelques modules «Batteries included»
_pP. 64
_c3 Lire et écrire dans un fichier
_pP. 68
_c4 Manipulation de fichiers CSV
_pP. 70
_c5 Comment générer des graphiques ?
_pP. 74
_c6 Un coup d'oeil vers le module Matplotlib
_pP. 75
_c7 Exercices d'entraînement
_pP. 77
_b3 Thèmes mathématiques
_pP. 78
_c1 Matrices
_pP. 112
_c2 Les nombres : entre analyse et algèbre
_pP. 149
_c3 Le nombre Pi
_pP. 163
_c4 Probabilités
_pP. 170
_c5 Relations binaires et graphes
_pP. 179
_b4 Méthodes numériques
_pP. 180
_c1 Les nombres en notation scientifique
_pP. 182
_c2 Résolution d'équations non linéaires
_pP. 186
_c3 Résolution numérique d'équations différentielles
_pP. 199
_c4 Interpolation polynomiale
_pP. 203
_c5 Dérivation numérique
_pP. 205
_c6 Intégration numérique
_pP. 216
_c7 Exercices d'entraînement
_pP. 217
_b5 Récursivité
_pP. 217
_c1 Quelques exemples
_pP. 225
_c2 Spirale de pentagones
_pP. 226
_c3 Courbe du dragon
_pP. 228
_c4 Triangle de Sierpinsky
_pP. 232
_c5 Sommes de termes d'une suite géométrique
_pP. 233
_c6 Exercices d'entraînement
_pP. 236
_b6 Classes
_pP. 238
_c1 Graphes
_pP. 243
_c2 Représentation des nombres
_pP. 257
_c3 Listes
_pP. 266
_c4 Arbres binaires
_pP. 275
_c5 Calculateur
_pP. 291
_c6 Polynômes et fractions rationnelles
_pP. 300
_c7 Exercices d'entraînement
_pP. 302
_bBibliographie
_pP. 305
_bIndex général
_pP. 309
_bIndex des commandes
410 _0013680803
_tSciences sup
_x1636-2217
452 _0193845849
_tProgrammation en Python pour les mathématiques
_ocours et exercices
_fAlexandre Casamayou-Boucau, Pascal Chauvin, Guillaume Connan
_o[préface de Jean-Pierre Demailly]
_e2e édition
_sSciences sup en ligne
606 _3051626225
_aPython (langage de programmation)
_2rameau
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_aProgrammation (mathématiques)
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