Séance de cours

Recap Python: Modules et Objets

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Dans cours

MSE-305: Introduction to atomic-scale modeling

This course provides an introduction to the modeling of matter at the atomic scale, using interactive Jupyter notebooks to see several of the core concepts of materials science in action. ...

Description

Cette séance de cours donne un bref aperçu des concepts de Python supposés être des connaissances préalables pour le cours, en se concentrant sur les modules, les objets et les conteneurs de données comme les listes, les tuples et les tableaux NumPy.

Enseignant·e

Michele Ceriotti

Michele Ceriotti received his Ph.D. in Physics from ETH Zürich in 2010. He spent three years in Oxford as a Junior Research Fellow at Merton College. Since 2013 he leads the laboratory for Computational Science and Modeling in the Institute of Materials at EPFL. His research revolves around the atomic-scale modelling of materials, based on the sampling of quantum and thermal fluctuations and on the use of machine learning to predict and rationalize structure-property relations. He has been awarded the IBM Research Forschungspreis in 2010, the Volker Heine Young Investigator Award in 2013, an ERC Starting Grant in 2016, and the IUPAP C10 Young Scientist Prize in 2018.

Source officielle

Proximité ontologique

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

Concepts associés (32)

Python (langage)

Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

Python syntax and semantics

The syntax of the Python programming language is the set of rules that defines how a Python program will be written and interpreted (by both the runtime system and by human readers). The Python language has many similarities to Perl, C, and Java. However, there are some definite differences between the languages. It supports multiple programming paradigms, including structured, object-oriented programming, and functional programming, and boasts a dynamic type system and automatic memory management.

WxPython

wxPython est une implémentation libre en Python de l'interface de programmation wxWidgets. Cette bibliothèque Python est utilisée pour la création d'interfaces graphiques, et est l'alternative de Tkinter la plus utilisée. wxPython est multiplate-forme, et le même logiciel peut être exécuté sur Windows, UNIX et apparentés, et MacOS sans modification. Pour la création et gestion des widgets, l'interface de programmation du système d'exploitation hôte est utilisée le plus possible, ce qui donne une apparence native à l'application.

History of Python

Python (programming language) The programming language Python was conceived in the late 1980s, and its implementation was started in December 1989 by Guido van Rossum at CWI in the Netherlands as a successor to ABC capable of exception handling and interfacing with the Amoeba operating system. Van Rossum is Python's principal author, and his continuing central role in deciding the direction of Python is reflected in the title given to him by the Python community, Benevolent Dictator for Life (BDFL).

Array programming

In computer science, array programming refers to solutions that allow the application of operations to an entire set of values at once. Such solutions are commonly used in scientific and engineering settings. Modern programming languages that support array programming (also known as vector or multidimensional languages) have been engineered specifically to generalize operations on scalars to apply transparently to vectors, matrices, and higher-dimensional arrays.

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Séances de cours associées (64)

Introduction à la programmation C

Couvre les bases de la programmation C, y compris la syntaxe, les types de données, les pointeurs, les tableaux et les commandes de compilation.

Python : dictionnaires et tuples

Explore les dictionnaires, les tuples, les objets mutables et les arguments de longueur variable en Python.

Python/NumPy Primer

Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.

Numpy: Création d'objets

Couvre la création d'objets ndArray avec Numpy, y compris les intervalles, les valeurs aléatoires, la manipulation, les opérations et la copie.

Complément Python : Numpy, Scipy, Matplotlib

Couvre des sujets Python avancés tels que les opérations numpy, l'algèbre linéaire scipy et matplotlib pour la création de figures.

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