Python Scientifique : Cours UPPA et Exercices (PDF)

Introduction à Python à usage scientifique

Mise en garde : sur Pyrene, certaines bibliothèques interactives comme plotly peuvent ne pas être installées par défaut, et le cours détaille comment vérifier les modules disponibles et ajouter pandas ou plotly avec conda ou des environnements virtuels.

Ce que vous allez apprendre

• Configuration d'un environnement Python scientifique sur Pyrene ou sur poste local (Windows/Linux) en utilisant python 3 et jupyter notebooks.
• Écrire des scripts modulaires en maîtrisant variables, boucles, fonctions et classes pour produire code réutilisable.
• Exploitation de NumPy, SciPy et pandas pour opérations sur arrays, résolution de systèmes linéaires via scipy.linalg et transformations de DataFrame issues de fichiers csv.
• Implémentation d'algorithmes statistiques concrets, par exemple régression linéaire avec numpy.linalg.lstsq ou scipy.stats.linregress sur jeux de données expérimentales.
• Visualisations avec matplotlib (plt.plot, plt.errorbar, subplots) et usage de plotly pour graphiques interactifs dans jupyter lorsque l'environnement le permet.
• Un module dédié au code Morse guide la conception d'un encodeur/décodeur basé sur dictionnaires Python et les tests unitaires associés.

Prérequis

• Bases en mathématiques : notions d'algèbre linéaire et statistiques élémentaires utiles pour numpy et scipy.
• Accès à un compte Pyrene ou à une machine Linux/Windows avec python 3 installé pour exécuter les notebooks fournis.
• Utiliser IPython ou jupyter notebooks facilite l'exécution interactive des cellules et le débogage des scripts.
• Notions pratiques de manipulation de fichiers texte, en particulier lecture/écriture de fichiers .csv destinés à pandas.read_csv et pandas.to_csv.

Principaux outils

Applications pratiques

Automatisation de traitements expérimentaux à partir de fichiers .csv : nettoyage avec pandas, agrégation par groupe, puis ajustement par régression linéaire avec numpy.linalg.lstsq ou scipy.optimize.curve_fit.

Réalisation d'analyses statistiques ponctuelles et d'interprétation d'erreurs en utilisant scipy.stats et visualisation des intervalles de confiance avec matplotlib.errorbar.

Manipulation de séquences biologiques via une classe Python dédiée offrant méthodes transcribe() et translate(), avec exemples de tests sur séquences d'entrée fournis dans les exercices pratiques.

Développement d'applications de codage/décodage, incluant le projet Morse où le code est implémenté par dictionnaires et validé par une suite de cas de test.

Pour qui ce fichier PDF ?

Document destiné aux doctorants, chercheurs et étudiants en sciences exactes inscrits à la formation doctorale de l'UPPA qui souhaitent appliquer Python à des problématiques de recherche (analyse de données expérimentales, modélisation numérique, visualisation).

Le contenu convient aux débutants disposant des prérequis ci-dessus ainsi qu'aux utilisateurs cherchant des recettes concrètes pour numpy, scipy et pandas intégrées dans des notebooks pédagogiques.

Questions fréquentes

Quelles thématiques principales sont couvertes dans ce cours Python à usage scientifique ?

Le cours aborde la programmation Python (structures de contrôle, fonctions, classes), la lecture/écriture de fichiers (.csv), le calcul numérique avec NumPy/SciPy, l'analyse de données avec pandas et la visualisation via matplotlib et plotly.

Le cours inclut-il des exemples pratiques ou travaux dirigés pour l'apprentissage ?

Le document contient plusieurs séries d'exercices et travaux pratiques allant de l'introduction au langage jusqu'à des problèmes avancés comme la transcription et la traduction de séquences biologiques, avec notebooks corrigés et jeux de données fournis.

Le document couvre-t-il la programmation orientée objet en Python ?

Oui, le cours présente des exemples de classes et d'objets appliqués à la manipulation de données et de séquences, y compris une implémentation de classes pour gérer fichiers et séquences biologiques.

Quels outils Python pour les sciences sont présentés dans ce cours ?

Les outils centraux sont NumPy, SciPy et pandas pour le calcul et l'analyse, complétés par matplotlib pour les graphiques et plotly pour les cas interactifs en jupyter.

Le cours donne-t-il des conseils pour utiliser Python sur des environnements spécifiques ?

Oui, un chapitre « Python sur pyrene » explique la configuration de l'environnement Pyrene, la gestion des modules et des commandes utiles comme module load python pour lancer jupyter notebook sur la plateforme.

Mis à jour le 11/03/2026