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Présentation de Matplotlib

Présentation de matplotlib pour la représentation graphique 2D et la visualisation de données avec numpy.

NumPy Arrays et représentations graphiques : Introduction

Couvre les tableaux NumPy et leurs représentations graphiques à l'aide de Matplotlib, en se concentrant sur les techniques de création, de manipulation et de visualisation des tableaux.

Matplotlib: Vue d'ensemble

Couvre un large éventail de sujets à Matplotlib, y compris des parcelles simples, des sous-plots, et divers types de graphiques.

Introduction à NumPy: Bases de l'informatique scientifique

Introduit NumPy, en se concentrant sur la création de tableaux, la manipulation et ses avantages pour l'informatique scientifique.

Introduction aux méthodes numériques en informatique scientifique

Couvre les méthodes numériques élémentaires et la pensée algorithmique en utilisant Python pour le calcul scientifique.

Introduction à NumPy et Matplotlib pour l'informatique scientifique

Présentation de NumPy et Matplotlib, outils essentiels pour le calcul scientifique et la visualisation de données en Python.

Méthodes numériques : Bisection et tableaux multidimensionnels

Discute de la méthode de bisection pour résoudre les équations non linéaires et son implémentation en utilisant Python avec NumPy et Matplotlib.

Résolution d'équation non linéaire: introduction à la méthode de bisection

Introduit la méthode de bisection pour résoudre les équations non linéaires en utilisant des techniques numériques et la programmation Python.

Intégration numérique : introduction à SciPy et Matplotlib

Couvre les techniques d'intégration numérique utilisant SciPy et Matplotlib pour visualiser les fonctions et approximer les intégrales.

Complexité algorithmique : visualisation et analyse

Explore la complexité algorithmique, la visualisation des fonctions et l'analyse de l'efficacité des algorithmes à l'aide de Python.