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| issue104:critique2 [2016/01/15 18:33] – auntiee | issue104:critique2 [2016/01/16 08:36] (Version actuelle) – auntiee |
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| ISBN : 978-1-59327-640-9 | ISBN : 978-1-59327-640-9 |
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| Vos étudiants sont-ils de futurs scientifiques ou mathématiciens ? Semblent-ils prendre plaisir à explorer le monde ou jouer avec les chiffres ? Ou, peut-être, aiment-ils juste créer des choses sur l'ordinateur ? Doing Math with Python est un choix possible, utilisable par un étudiant, ou parun professeur, pour enseigner et améliorer les compétences d'un étudiant. Pour certains étudiants, il les aidera à mieux comprendre quelques sujets mathématiques présentés. Pour des jeunes scientifiques en herbe, le livre peut les aider à apprendre comment emmagasiner et analyser des données. Le programmeur apprendra à diviser un problème complexe en plus petites parties pour trouver une solution. | Vos étudiants sont-ils de futurs scientifiques ou mathématiciens ? Semblent-ils prendre plaisir à explorer le monde ou jouer avec les chiffres ? Ou, peut-être, aiment-ils juste créer des choses sur l'ordinateur ? Doing Math with Python est un choix possible, utilisable par un étudiant, ou par un professeur, pour enseigner et améliorer les compétences d'un étudiant. Pour certains étudiants, il les aidera à mieux comprendre quelques sujets mathématiques présentés. Pour des jeunes scientifiques en herbe, le livre peut les aider à apprendre comment emmagasiner et analyser des données. Le programmeur apprendra à diviser un problème complexe en plus petites parties pour trouver une solution. |
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| Le livre a été écrit par Amit Saha, un ingénieur logiciel. Il a aussi créé et maintient Fedora Scientific, une distribution Linux pour des utilisateurs scientifiques ou universitaires. | Le livre a été écrit par Amit Saha, un ingénieur logiciel. Il a aussi créé et maintient Fedora Scientific, une distribution Linux pour des utilisateurs scientifiques ou universitaires. |
| Le chapitre 3, Describing Data with Statistics (Décrire des données par les statistiques), vous plonge dans le monde passionnant des statistiques. Vous créez des fonctions pour calculer des équations statistiques de base, moyenne, mode, rang, variance et déviation standard. Bien qu'elles ne soient pas présentées directement dans le livre, ces fonctions, rassemblées en un seul fichier, feraient une bonne bibliothèque. Vous étudiez la formule compliquée pour calculer le coefficient de corrélation entre deux jeux de valeurs. Puis vous apprenez à créer un graphique en nuage de points avec matplotlib. Si vous n'avez jamais utilisé un graphique en nuage de points auparavant, vous apprenez que même si la moyenne, la déviation standard et la corrélation de données peuvent se ressembler, le graphique en nuage de points peut rendre les données autrement compréhensibles. Avec le nuage de points, vous pouvez voir les aberrations qui peuvent fausser vos chiffres. Puis vous trouvez un rappel de comment importer des données à partir d'un fichier texte et, plus important, comment importer des données depuis un fichier avec une virgule comme séparateur (CSV). Les fichiers CSV sont une bonne manière d'alimenter votre programme avec de grandes quantités de données. | Le chapitre 3, Describing Data with Statistics (Décrire des données par les statistiques), vous plonge dans le monde passionnant des statistiques. Vous créez des fonctions pour calculer des équations statistiques de base, moyenne, mode, rang, variance et déviation standard. Bien qu'elles ne soient pas présentées directement dans le livre, ces fonctions, rassemblées en un seul fichier, feraient une bonne bibliothèque. Vous étudiez la formule compliquée pour calculer le coefficient de corrélation entre deux jeux de valeurs. Puis vous apprenez à créer un graphique en nuage de points avec matplotlib. Si vous n'avez jamais utilisé un graphique en nuage de points auparavant, vous apprenez que même si la moyenne, la déviation standard et la corrélation de données peuvent se ressembler, le graphique en nuage de points peut rendre les données autrement compréhensibles. Avec le nuage de points, vous pouvez voir les aberrations qui peuvent fausser vos chiffres. Puis vous trouvez un rappel de comment importer des données à partir d'un fichier texte et, plus important, comment importer des données depuis un fichier avec une virgule comme séparateur (CSV). Les fichiers CSV sont une bonne manière d'alimenter votre programme avec de grandes quantités de données. |
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| Le chapitre 4, Algebra and Symbolic Math with SymPy (Algèbre et mathématiques symboliques avec SymPy), vous plonge dans le monde de l'algèbre et des maths symboliques. SymPy est un module qui vous permet d'utiliser des symboles dans vos formules pour obtenir des résultats. Après avoir appris comment créer un objet symbolique, vous commencez à travailler avec des expressions algébriques, factorisant des expressions, créant des séries, simplifiant des expressions et substituant des valeurs aux symboles. Ensuite, vous êtes prêts pour la résolution de problèmes et le tracé d'équations en utilisant SymPy. Ceci conduit naturellement à tracer plusieurs expressions sur un seul graphique. | Le chapitre 4, Algebra and Symbolic Math with SymPy (Algèbre et mathématiques symboliques avec SymPy), vous plonge dans le monde de l'algèbre et des maths symboliques. SymPy est un module qui vous permet d'utiliser des symboles dans vos formules pour obtenir des résultats. Après avoir appris comment créer un objet symbolique, vous commencez à travailler avec des expressions algébriques, factorisant des expressions, créant des séries, simplifiant des expressions et substituant des valeurs aux symboles. Ensuite, vous commencez d'emblée à résoudre des équations et à en faire le tracé en utilisant SymPy. Ceci conduit naturellement à tracer plusieurs expressions sur un seul graphique. |
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| **Chapter 5, Playing with Sets and Probability, introduces you to creating sets in SymPy. SymPy sets behave just like mathematical sets and give you the ability to calculate subsets, supersets, and power sets. It also has the set operators for union, intersection, and Cartesian product. With these tools in hand, you find yourself applying sets to formulas and getting results. You are also introduced to working with probability using sets. This uses the union and intersection of sets to create an event set for calculating the probability of the resulting set. The work with probability includes both uniform and nonuniform probabilities. | **Chapter 5, Playing with Sets and Probability, introduces you to creating sets in SymPy. SymPy sets behave just like mathematical sets and give you the ability to calculate subsets, supersets, and power sets. It also has the set operators for union, intersection, and Cartesian product. With these tools in hand, you find yourself applying sets to formulas and getting results. You are also introduced to working with probability using sets. This uses the union and intersection of sets to create an event set for calculating the probability of the resulting set. The work with probability includes both uniform and nonuniform probabilities. |
