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Module (CDFT1-03) proposé par le collège des écoles doctorales.
Ce module est consacré à l'apprentissage de Python, pour une utilisation en laboratoire de recherche.
Cette formation se fait sur 5 séances de 3h :
~1.5 séances d'initiation à python (objets et instructions de base, utilisation de la ligne de commande, lecture/écriture de fichiers...)
~1.5 séances d'introduction aux modules scientifiques disponibles avec python, pour le calcul numérique (numpy et scipy), l'affichage graphique en 1D, 2D (matplotlib) et 3D (mayavi et mlab)
2 séances de "projet personnel", où chacun peut écrire un programme en python en fonction de ses intérêts (ramener ses données et les traiter, utiliser une librairie python développée dans le cadre de son laboratoire, etc...)
La salle dans laquelle se fait la formation est équipée d'ordinateurs récents (sous windows XP) : pour se connecter aux ordinateurs, les étudiants inscrits à l'UJF doivent venir avec leur login &mot de passe "AGALAN", qui leur est donné avec leur carte d'étudiant (pour les étudiants non-UJF on se débrouillera autrement). Mais il est vivement recommandé d'amener votre portable pour suivre la formation, de manière à pouvoir continuer à travailler ensuite chez vous ou au laboratoire.
Vous pouvez déjà installer un environnement complet de python avec les principales librairies scientifiques:
- sous Windows:
Python(x,y) (gratuit, libre & complet)
Enthought Python Distribution (gratuit dans un cadre académique).
Anaconda (non testé mais populaire, avec des versions python 2.7 et 3.4)
sous MacOSX: * Les principales librairies python (scipy,numpy, mayavi) sont disponibles via macport. Je recommande d'installer macports puis d'installer les paquets correspondants aux librairies scientifiques.
Enthought Python Distribution (gratuit dans un cadre académique)
Anaconda (non testé mais populaire, avec des versions python 2.7 et 3.4)
sous Linux: * installez au moins les paquets suivants (les noms peuvent varier avec les distributions): python, ipython, scipy, numpy, kwrite, kate, matplotlib, mayavi (ou mayavi2)
Documents utilisés pour la formation :
Transparents d'introduction à Python pour une utilisation scientifique (pdf)
Introduction aux modules scientifiques de base (pdf) (NB: cette introduction est assez dépassée, seule la dernière partie reste intéressante pour ce qui concerne la vitesse d'éxécution et l'utilisation de SWIG)
La formation se déroule à la tour IRMA:
plan d'accès général : http://www-lmc.imag.fr/Contact/goToCampus.html
L'accès à la salle de formation se fait par l'arrière de la tour:
