Les commandes exigibles du programme officiel⚓︎
1. Opérateurs arithmétiques de base⚓︎
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
+ |
addition | >>> 5 + 2 7 |
|
- |
soustraction | >>> 5 - 2 3 |
|
* |
multiplication | >>> 5 * 2 10 |
|
/ |
division | >>> 7 / 2 3.5 >>> 10 / 2 5.0 |
Attention, le nombre renvoyé par cette division est toujours un nombre à virgule. |
** |
puissance | >>> 10 ** 3 1000 |
Attention, ce n'est pas le symbole ^. |
2. Opérateurs logiques⚓︎
Python possède deux mots-clés réservés True et False (appelés booléens).
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
and |
et | >>> True and False False |
|
or |
ou | >>> True or False True |
|
not |
négation | >>> not(True) False |
3. Opérateurs de comparaison⚓︎
Ces opérateurs de comparaison renvoient systématiquement soit True, soit False.
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
== |
test d'égalité | >>> 4 + 3 == 8 - 1 True |
Attention à ne pas confondre avec le symbole = qui ne sert qu'à l'affectation |
> |
test de supériorité | >>> 4 > 7 False |
|
>= |
test de supériorité large | >>> 7 >= 7 True |
|
< |
test d'infériorité | >>> 4 < 7 True |
|
<= |
test d'infériorité large | >>> 4 <= 4 True |
|
!= |
test de différence | >>> 3 + 2 != 4 True |
4. Structures de contrôle⚓︎
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
nom = expression |
affectation | >>> a = 1 + 3 >>> a 4 |
La 1ère opération effectuée est l'évaluation de la partie à droite du =. |
if |
si | if age >= 18: print("majeur") |
Attention aux : en fin de ligne, attention à l'indentation sous le if. |
else |
sinon | if age >= 18: print("majeur") else: print("mineur") |
Attention à l'indentation. |
elif |
sinon si | if age >= 18: print("adulte") elif age >= 14: print("ado")else: print("enfant") |
elif est une contractiond'un else et d'un if. Il permet de simplifier parfois les tests mais n'est jamais obligatoire. |
for ... in ... |
boucle for | for n in [3, 5, 9]: print("gagné !") |
La structure de boucle sert à répéter une instruction, lorsqu'une variable parcourt un ensemble énumérable. |
while |
boucle tant que | while points < 10 : print("continuez !") |
Attention, il faut s'assurer qu'on puisse bien sortir de cette boucle. |
def |
fonction | def welcome(): print("bonjour !") |
Une fonction peut prendre aucun ou plusieurs paramètre(s). |
return |
renvoi | def affine(x): return 3*x + 2 |
À utiliser lorsque la fonction doit renvoyer une valeur. |
5. Librairie numpy⚓︎
5.0 Importation⚓︎
La librairie de calcul scientifique numpy peut s'importer de deux manières :
Méthode 1 (déconseillée)⚓︎
from numpy import *
Cette méthode est à déconseiller car elle importe la totalité de la bibliothèque.
Méthode 2 (à priviégier)⚓︎
import numpy as np
Toutes les commandes de numpy devront donc être préfixées par np.
5.1 Commandes de base⚓︎
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
np.e |
constante d'euler | >>> np.e 2.718281828459045 |
|
np.pi |
pi | >>> np.pi 3.141592653589793 |
|
np.exp() |
fonction exponentielle | >>> np.exp(1) 2.718281828459045 |
|
np.log() |
fonction logarithme | >>> np.log(np.e) 1.0 |
Logarithme de base e |
np.sqrt() |
fonction racine carrée | >>> np.sqrt(2) 1.4142135623730951 |
|
np.abs() |
fonction valeur absolue | >>> np.abs(-2) 2 |
|
np.floor() |
fonction partie entière | >>> np.floor(4.2) 4.0 |
5.2 Opérations sur les matrices⚓︎
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
np.array() |
création d'une matrice | >>> np.array([[1,3],[0,5]]) array([[ 1, 3], [0, 5]]) |
Les opérateurs +, -, /, * et ** sont acceptées mais ne font que des opérations terme à terme. En particulier, le produit * n'effectue pas un produit matriciel classique. Il faut pour cela utiliser :
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
np.dot() |
produit matriciel | >>> np.dot(A, B) |
Renvoie le produit matriciel des matrices A et B. |
np.sum() |
somme | >>> np.sum([[1,3],[0,5]]) 2 |
Somme des éléments d'une matrice. |
np.min() |
minimum | >>> np.min([[1,3],[0,5]]) 0 |
Mininum des éléments d'une matrice. |
np.max() |
minimum | >>> np.max([[1,3],[0,5]]) 5 |
Maximum des éléments d'une matrice. |
np.mean() |
moyenne | >>> np.mean([[1,3],[0,5]]) 2.25 |
Moyenne des éléments d'une matrice. |
np.cumsum() |
somme cumulée | >>> np.cumsum([1, 3, 2, 4]) array([ 1, 4, 6, 10]) |
Somme cumulée des éléments d'une matrice. (ici d'un vecteur) |
np.median() |
médiane | >>> np.median([1, 3, 2, 4]) 2.5 |
Valeur médiane des éléments d'une matrice. (ici d'un vecteur) |
np.var() |
variance | >>> np.var([1, 3, 2, 4]) 1.25 |
Variance des éléments d'une matrice. (ici d'un vecteur) |
np.std() |
écart-type | >>> np.std([1, 3, 2, 4]) 1.118033988749895 |
Écart-type (standard deviation) des éléments d'une matrice. (ici d'un vecteur) |
5.3 Sous-librairie random⚓︎
La partie du programme «Simulation de lois» utilisera la sous-librairie random de numpy.
Elle sera importée par :
import numpy.random as rd
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
rd.random() |
nombre aléatoire dans [0;1[ | >>> rd.random() 0.942591321534259 |
6. Librairie pandas⚓︎
La librairie pandas sera importée par :
import pandas as pd
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
mean() |
moyenne | >>> df = pd.DataFrame([2,4,10,3]) >>> df.mean() 0 4.75 dtype: float64 |
Attention, mean() s'applique sur une dataframe. |
std() |
écart-type | >>> df = pd.DataFrame([2,4,10,3]) >>> df.std() 0 3.593976 dtype: float64 |
Attention, std() s'applique sur une dataframe. |
7. Librairie matplotlib.pyplot⚓︎
La sous-librairie matplotlib.pyplot sera importée par :
import matplotlib.pyplot as plt
| Commande | Signification | Exemple | Commentaires |
|---|---|---|---|
plt.plot() |
construction d'un graphique | >>> plt.plot([1,2,3], [15,12,17]) |
Crée un graphique (mais ne l'affiche pas) contenant les points (1,15), (2,12) et (3, 17). |
plt.show() |
affichage | >>> plt.show() |
Affiche un graphique précédemment créé. |