cerhu > comp.lang.* > comp.lang.python

Fabrice (01/02/2018, 15h05)
Le 31/01/2018 à 19:42, Doug713705 a écrit :
> Sinon, dans un interpréteur python:
> import random
> help(random)


je viens d'essayer dans spyder (livré avec anaconda qui est plutôt
complet pour mon utilisation avec des élèves : couteau suisse tout en un
;-) )
l'aide est affichée mais il manque le début. apparemment, il ne faut pas
que ce soit trop long.

> Je n'ose pas imaginer le nombre de page de la version papier de la
> doc python.


Ben... Je trouve que la doc est très succincte moi...

dans random on a :

| normalvariate(self, mu, sigma)
| Normal distribution.
|
| mu is the mean, and sigma is the standard deviation.

self c'est un objet d'une classe, laquelle ?
Comment initialise-t-on un objet de cette classe ?
Cette fonction retourne quoi ? Comment on s'en sert ?

Comme j'enseigne les stats en BTS, j'imagine ce que ça pourrait être.
Une fonction qui retourne un nombre : une occurence d'une variable
aléatoire de loi normale N(mu,sigma) ?
Une fonction qui à partir de self qui est peut-être une valeur aléatoire
calcule la probabilité d'observer une valeur inférieure si elle est une
occurence d'une variable de loi N(mu,sigma) ?

ça ressemble plus à un aide-mémoire qu'à une doc :-(

En tout cas, merci Doug pour les indications d'obtention de cette aide,
ça me servira je pense quand je serai plus savant et que j'aurai un trou
de mémoire,
cordialement,
Fabrice.
marc.marc (01/02/2018, 15h54)
Bonjour,
personnellement je n'utilise que les fonction numériques de numpy,
parfois aussi scipy, donc mon avis est biaisé et de nouveau je ne
réponds pas précisément à vos questions.

Si vous faites - après un "import numpy as np" - help(np.random) ou de
manière plus spécifique par exemple help(np.random.normal) vous aurez
une documentation que je trouve très claire avec des exemples et des
références. Par contre tout est en anglais.
Pourquoi utiliser uniquement numpy ? Parce que je pense qu'on peut faire
beaucoup de choses avec, y compris du calcul matriciel, des régressions
linéaires, de l'histogrammage etc ... On peut de toutes manières
utiliser les fonctions de numpy sur des simples float aussi bien que sur
des tableaux à n dimensions. Par exemple:

from numpy import cos,pi,linspace
a = cos(pi/2.) # un float
a = cos(linspace(0,pi/2.,101))
# cosinus d'un tableau 1D de 101 valeurs entre 0 etpi/2

(python +) numpy + matplotlib + scipy c'est un peu le Matlab de python.
C'est je pense très utilisé maintenant.

Toujours pour numpy j' utilise aussi le livre de l'auteur initial de numpy :
[..]
Il y une version plus récente mais payante.

Je suis sûr que vous pourrez trouver de très bonnes docs en français
mais il faut faire le tri et honnêtement je n'ai pas regardé ( je peux
le faire si vous voulez )

Pour matplotlib, qui est le complément indispensable de numpy car après
un calcul on veut souvent une représentation graphique : courbes, vues
2D voire 3D j'utilise le site web:
[..]
et je vais aussi pêcher dans les exemples:
[..]

Amicalement.
Marc

Le 01/02/2018 à 14:05, Fabrice a écrit :
[..]
Fabrice (02/02/2018, 19h13)
Le 01/02/2018 à 14:54, marc.marc a écrit :
> Je suis sûr que vous pourrez trouver de très bonnes docs en français
> mais il faut faire le tri et honnêtement je n'ai pas regardé ( je peux
> le faire si vous voulez )


Bonjour Marc,

j'ai un peu honte de vous faire travailler.
Si vraiment ça ne vous dérange pas, je serai heureux d'avoir des
références en français.
Sinon, je vous remercie déjà du temps que vous m'avez accordé dans ce
groupe de discussions.

cordialement,
Fabrice.
off.mrollier (14/02/2018, 01h00)
J'utilise souvent [..]
ou sa version anglaise qui est plus étoffée
Sinon le site de la librairie qui m'interesse et en dernier recours il y a stackoverflow

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