Python pour le calcul scientifique

Prototypez vite et bien : l'écosystème scientifique Python permet de modéliser, résoudre et visualiser des problèmes d'ingénierie avec un code clair et concis.

NiveauDébutant → Avancé

Pré-requisAucun (initiation incluse)

OrientationPrototypage & données

OutilsNumPy · SciPy · Matplotlib

Module 1 Bases de Python scientifique

Syntaxe, structures de données et environnements (venv, notebooks).
Vectorisation avec NumPy : tableaux, broadcasting, performances.
Lecture/écriture de données et organisation d'un projet.

Module 2 Méthodes numériques avec SciPy

Algèbre linéaire, systèmes et valeurs propres.
Intégration, optimisation et résolution d'équations.
Résolution d'EDO (solve_ivp) et interpolation.

Module 3 Visualisation & analyse

Graphiques scientifiques avec Matplotlib.
Champs, cartes de chaleur et animations.
Calcul symbolique avec SymPy (vérification analytique).

Module 4 Projets de simulation

Diffusion thermique et propagation d'ondes.
Systèmes dynamiques et modèles couplés.
Bonnes pratiques : tests, reproductibilité, performance.

Lignes de courant d'un écoulement simulé avec SciPy et NumPy

oscillateur.py

# Oscillateur amorti via SciPy
import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp

def modele(t, u):
    x, v = u
    return [v, -2*0.1*v - x]

sol = solve_ivp(modele, [0, 20],
                [1.0, 0.0],
                t_eval=np.linspace(0, 20, 400))

print("x final :", sol.y[0, -1])

Avec Python, on se concentre sur le modèle physique : les solveurs robustes sont déjà disponibles et la visualisation est immédiate.

Compétences acquises

À l'issue de ce parcours

Prototypage rapide

Traduire un modèle en code fonctionnel en quelques lignes.

Boîte à outils complète

Exploiter NumPy, SciPy, Matplotlib et SymPy efficacement.

Communication des résultats

Produire des visualisations claires et reproductibles.

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