Main.TutoPython History
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Partie 6: Débuggage sous spyder
Partie 6: Débuggage pdb
Partie 2.3: Dictionnaire (table de hachage)
Partie 2.3: Principales structures de données
Partie 2.3: Dictionnaire (table de hachage)
Partie 4: opérateurs de recherche
Partie 4: Opérateurs de recherche
Partie 5: création de nouvelles fonctions
Partie 5: Création de nouvelles fonctions
Partie 6: Frontières de décision et tracé 3D
Partie 6: Débuggage sous spyder
Partie 7: Débuggage sous spyder
Partie 7: Frontières de décision et tracé 3D
Pour python en général, 3 types d'approches sont possibles. Détails sur les 3 solutions
Scripts et bibliothèques usuelles
Nous travaillerons essentiellement par script et interaction avec la console (les fonctions sont abordées un peu plus loin dans le tutoriel).
Pour chez vous: Installation d'un environnement
Lancer une commande en python la première fois
Selon que vous utilisez ou non une IDE, plusieurs approches sont possibles: Détails sur les solutions
Pour MAPSI: lancer spyder:
>> spyder &
Pour python en général, 3 types d'approches sont possibles.
Résumé MAPSI: lancer spyder:
>> spyder &
Alternative: lancer spyder:
Résumé MAPSI: lancer spyder:
Librement inspiré de:
- Librement inspiré de:\\
- Lien indispensable pour les personnes qui viennent d'octave/matlab:
http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html
Pour les gens qui viennent d'octave/matlab:
http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html
Environnements
Environnements
Scripts
Les langages de script permettent:
- d'effectuer des opérations directement dans la console
- d'exécuter des scripts écrits dans des fichiers
Solution 1:
>>> a = 1 # creation de a
Solution 2:
(:colstart:)
>>> execfile('test.py') # exécution du script
>>> run test.py # uniquement dans ipython
(:column:)
Dans le fichier test.py:
(:source lang=python:)
# test.py a = 1
(:sourceend:) (:colend:)
Dans les deux cas, il est possible de visualiser et d'interagir avec les variables créées:
>>> a # affichage 1 >>>
Bibliothèques
Nous travaillerons beaucoup avec les librairies NumPy et Matplotlib: il faut donc les importer avant toute autre chose. De plus, comme avec n'importe quel language de script, il faut éviter les interférences entre les exécutions et donc purger la console avant toute nouvelle exécution. Tous vos scripts auront donc l'entête suivante:
(:source lang=python:) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.close('all') # fermer les fenêtres (:sourceend:)
Dans ipython, vous pouvez taper reset dans la console pour purger l'environnement.
Pour accéder à l'aide d'une fonction:
>>> ?nomDeLaFonction # générique (ipython) >>> ?np.minimum # exemple concret >>> help(np.minimum)
Scripts et bibliothèques usuelles
Nous travaillerons essentiellement par script et interaction avec la console (les fonctions sont abordées un peu plus loin dans le tutoriel).
Python = Language de script: très pratique pour le prototypage. Lancer une console python:
prompt$ python Python 2.7.5 |Anaconda 1.7.0 (x86_64)| (default, Oct 24 2013, 07:02:20) [GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
Puis taper des commandes ligne par ligne ou appeler un script. Si l'environnement est disponible, il est plus intéressant de lancer ipython (fonctions supplémentaires utiles):
prompt$ ipython
L'environnement Spyder est semblable à l'interface de Matlab, elle permet des opérations avancées simplement (visualisation des variables et de leur tailles...)
prompt$ spyder &
Puis taper des commandes ligne par ligne ou appeler un script.
L'environnement Spyder est semblable à l'interface de Matlab, elle permet des opérations avancées simplement
prompt$ spyder
L'environnement Spyder est semblable à l'interface de Matlab, elle permet des opérations avancées simplement (visualisation des variables et de leur tailles...)
prompt$ spyder &
(:include Course.CourseRFIDECTitleBar:)
Tutoriel Python (NumPy/Matplotlib)
Librement inspiré de: http://perso.telecom-paristech.fr/~gramfort/liesse_python/
Environnements
Python = Language de script: très pratique pour le prototypage. Lancer une console python:
prompt$ python Python 2.7.5 |Anaconda 1.7.0 (x86_64)| (default, Oct 24 2013, 07:02:20) [GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
Si l'environnement est disponible, il est plus intéressant de lancer ipython (fonctions supplémentaires utiles):
prompt$ ipython
L'environnement Spyder est semblable à l'interface de Matlab, elle permet des opérations avancées simplement
prompt$ spyder
Scripts
Les langages de script permettent:
- d'effectuer des opérations directement dans la console
- d'exécuter des scripts écrits dans des fichiers
Solution 1:
>>> a = 1 # creation de a
Solution 2:
(:colstart:)
>>> execfile('test.py') # exécution du script
>>> run test.py # uniquement dans ipython
(:column:)
Dans le fichier test.py:
(:sourceend:)
(:sourceend:) (:colend:)
Dans les deux cas, il est possible de visualiser et d'interagir avec les variables créées:
>>> a # affichage 1 >>>
Nous travaillerons beaucoup avec les librairies NumPy et Matplotlib: il faut donc les importer avant toute autre chose. De plus, comme avec n'importe quel language de script, il faut éviter les interférences entre les exécutions et donc purger la console avant toute nouvelle exécution. Tous vos scripts auront donc l'entête suivante:
(:source lang=python:) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.close('all') # fermer les fenêtres (:sourceend:)
Dans ipython, vous pouvez taper reset dans la console pour purger l'environnement.
Pour accéder à l'aide d'une fonction:
>>> ?nomDeLaFonction # générique (ipython) >>> ?np.minimum # exemple concret >>> help(np.minimum)
Pour les gens qui viennent d'octave/matlab:
http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html
Partie 1: Gestion des entrées/sorties
Partie 2.1: Fonctions de base
Partie 2.2: Boucles et conditionnelles
Partie 3: Fonctions d'affichage
Partie 4: opérateurs de recherche
Partie 5: création de nouvelles fonctions
Partie 6: Frontières de décision et tracé 3D
Partie 7: Débuggage sous spyder
toto
(:source lang=python:)
# test.py a = 1
(:sourceend:)
Tutoriel Python (NumPy/Matplotlib)
Librement inspiré de: http://perso.telecom-paristech.fr/~gramfort/liesse_python/
Environnements
Python = Language de script: très pratique pour le prototypage. Lancer une console python:
prompt$ python Python 2.7.5 |Anaconda 1.7.0 (x86_64)| (default, Oct 24 2013, 07:02:20) [GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
Si l'environnement est disponible, il est plus intéressant de lancer ipython (fonctions supplémentaires utiles):
prompt$ ipython
L'environnement Spyder est semblable à l'interface de Matlab, elle permet des opérations avancées simplement
prompt$ spyder
Dans ipython, vous pouvez taper reset dans la console pour purger l'environnement.
Pour accéder à l'aide d'une fonction:
>>> ?nomDeLaFonction # générique (ipython) >>> ?np.minimum # exemple concret >>> help(np.minimum)
Pour les gens qui viennent d'octave/matlab:
http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html
Partie 1: Gestion des entrées/sorties
Partie 2.1: Fonctions de base
Partie 2.2: Boucles et conditionnelles
Partie 3: Fonctions d'affichage
Partie 4: opérateurs de recherche
Partie 5: création de nouvelles fonctions
Partie 6: Frontières de décision et tracé 3D
Partie 7: Débuggage sous spyder
toto
Environnements
Python = Language de script: très pratique pour le prototypage. Lancer une console python:
prompt$ python Python 2.7.5 |Anaconda 1.7.0 (x86_64)| (default, Oct 24 2013, 07:02:20) [GCC 4.0.1 (Apple Inc. build 5493)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
Si l'environnement est disponible, il est plus intéressant de lancer ipython (fonctions supplémentaires utiles):
prompt$ ipython
L'environnement Spyder est semblable à l'interface de Matlab, elle permet des opérations avancées simplement
prompt$ spyder
Dans ipython, vous pouvez taper reset dans la console pour purger l'environnement.
Pour accéder à l'aide d'une fonction:
>>> ?nomDeLaFonction # générique (ipython) >>> ?np.minimum # exemple concret >>> help(np.minimum)
Tutoriel Python (NumPy/Matplotlib)
Librement inspiré de: http://perso.telecom-paristech.fr/~gramfort/liesse_python/
Pour les gens qui viennent d'octave/matlab:
http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html