Quel sujet aimerais-tu que je traite en Python ? Si tu n’es pas à l’aise avec le tracé de graphique du début, c’est expliqué ici : ua-cam.com/video/d7iKOkLVvEw/v-deo.html
Je suis d’accord !! J’avoue que même pour moi cela n’a pas été très clair à certains moments… je réfléchis pour faire un truc sympa dessus (sans que ce soit trop lourd…)
Trop génial. J'ai tout recopié pour la faire faire à mes élèves de terminale. J'essaierai de leur faire croire que j'ai tout inventé (en espérant qu'ils ne connaissent pas ta chaîne bien que je la leur ai recommandée). La seule chose que je modifierais c'est l'usage de de .format{} à qui je crois on doit préférer les f strings.. Par exemple, à la ligne 25 j'écrirais: plt.text(1, 0.60, f'{P[0]:.4} x + {P[1]:.3}') qui me semble plus intuitif. Encore merci!
Ah je ne connaissais pas cette syntaxe pourquoi pas oui ! :) Ravi que ça serve ! Perso j’envoie la vidéo en avance aux étudiants comme ça ils la voient une fois (souvent ils essaient) puis le deuxième coup ensemble on gagne du temps :)
Bonjour, la vidéo est parfaite. J'ai testé également polyfit à l'ordre 2 (courbe parabolique). Cela serait très intéressant d'avoir une suite concernant l'écart normalisé et la simulation Monte Carlo. Bravo pour vos vidéos.
C'est plus Blablareau au Tableau mais Blablareau en salle d'info ! 🤣 (Encore merci pour cette vidéo) des vidéos Python sur des annales de chimie comme Centrale serait pas mal !
Ah tiens c’est une excellente idée ça !! C’est vrai qu’il y avait ça dans la dernière épreuve…
9 місяців тому+1
Bjr, merci pour la vidéo. Est-il possible de modéliser une exponentielle sur le même principe ? Je pense à la charge décharge d'un condensateur par exemple ?
Bonjour et merci pour cette capsule. Ce serait très intéressant de poursuive l’exploitation avec les incertitudes et montrer que la modélisation est bonne en s’appuyant sur des critères. Bien à vous,
Il y a-t-il moyen à ce que les paramètres de la courbe (pente, ordonnée à l'origine) tiennent compte des incertitudes? Plus les incertitudes sur les points sont élevées, plus l'incertitude sur la pente devrait être importante, non?
Bonjour, j'aurais deux petites questions 1) A quoi servent les signes $ dans le plt.xlabel avant et après les simples guillemets? 2) dans le plt.title il y a des doubles guillemets et plus des simples comme dans la vidéo précédente c'est équivalent ou il y a une subtilité en plus ? Merci et bonne continuation pour vos vidéos Python qui sont très intéressantes.
Le dollars c’est pour écrire comme en latex et avoir les jolis symboles ;) Pour les guillemets ça ne change rien. Pour ce genre de choses, je te conseille de faire mes test en même temps que tu regardes la vidéo c’est ça qui fonctionne le mieux ;)
Bonjour, d'abord je vous remercie beaucoup pour vos vidéos qui me sont très précieuses. J'aimerais savoir si vous avez pour projet de faire une vidéo sur comment résoudre une équation différentielle sur Python car cela m'a l'air intéressant de savoir le faire mais j'ai trouvé ça très compliqué quand on me l'a montré en sup.
Merci pour ton message. Là dans l’immédiat je suis un peu sous l’eau avec le nouveau programme mais oui ce serait bien que je le fasse c’est très utile ! Je note ;)
Très intéressé par les méthodes de validation et les incertitudes avec la méthode de Monte Carlo! Par contre, est-il possible de forcer la régression linéaire à passer par l’origine? A priori on devrait avoir une fonction linéaire et non affine pour une loi type Beer-Lambert? Est-il préférable d’utiliser numpy.polyfit plutôt que la fonction linregress du package script.stars qui renvoi directement le coef directeur, l’intercept, le coef de régression, l’erreur standard et même la p-value (de mémoire…) Bien à toi et un grand merci pour ces vidéos pythonantes!
Salut Fabien ! J’utilise polyfit car le programme nous le demande mais linregress fait bien le job aussi ! Il y a plusieurs écoles pour la loi affine ou linéaire. Personnellement j’aime bien ne pas imposer l’ordonnée au l’origine (mettre le point (0,0) mais sans lui donner plus d’importance qu’aux autres) et vérifier que l’ordonnée a l’origine est proche de zéro (la critique devient alors vraiment intéressante avec l’incertitude-type :)).
Il y a un certain temps, je faisais ça sur excell et c'était ultra simple, ou alors, ta vidéo ne traite que de python (c'est dans le titre), et pourquoi faire simple quand on peut faire compliqué ? Il y a un certain temps, je t'avais demandé une vidéo sur les incertitudes et ça serai vraiment d'utilité publique ! Tout le monde ignore cela alors que c'est la base (quasiment) de notre boulot.
Bah maintenant que j’ai Python en main je le fais plus rapidement sur Python :) Oui les incertitudes on en parlera un peu. Pas de manière exhaustive mais on en parlera ;)
@@Blablareauautableau C'est vrai que quand on a ses habitudes… Et je n'ai jamais essayé, mais c'est vrai que ça a l'air simple. Enfin pas trop compliqué. (mais sissi faut que tu nous fasse une vidéo sur les incertitudes, il y a tellement à dire). Ca va pas éclater les records de vues mais ça serait vraiment bien pour les postulants au bac qui ne connaissent rien au sujet (à moins que ça ai changé).
@@lemoulinier comme dit dans la dernière vidéo on va voir comment propager les incertitudes dans une régression linaire donc on va en parler mais ce sera un peu plus que niveau bac
Quel sujet aimerais-tu que je traite en Python ?
Si tu n’es pas à l’aise avec le tracé de graphique du début, c’est expliqué ici : ua-cam.com/video/d7iKOkLVvEw/v-deo.html
pour les questions esthétiques y a la doc en ligne
@@tchipbm8533 👍
Je suis bien partant pour que tu traites la validation d'un modèle. C'est une rigueur qui manque à beaucoup de monde!
Je suis d’accord !!
J’avoue que même pour moi cela n’a pas été très clair à certains moments… je réfléchis pour faire un truc sympa dessus (sans que ce soit trop lourd…)
Trop génial. J'ai tout recopié pour la faire faire à mes élèves de terminale. J'essaierai de leur faire croire que j'ai tout inventé (en espérant qu'ils ne connaissent pas ta chaîne bien que je la leur ai recommandée). La seule chose que je modifierais c'est l'usage de de .format{} à qui je crois on doit préférer les f strings.. Par exemple, à la ligne 25 j'écrirais:
plt.text(1, 0.60, f'{P[0]:.4} x + {P[1]:.3}') qui me semble plus intuitif. Encore merci!
Ah je ne connaissais pas cette syntaxe pourquoi pas oui ! :)
Ravi que ça serve !
Perso j’envoie la vidéo en avance aux étudiants comme ça ils la voient une fois (souvent ils essaient) puis le deuxième coup ensemble on gagne du temps :)
Bonjour, la vidéo est parfaite. J'ai testé également polyfit à l'ordre 2 (courbe parabolique). Cela serait très intéressant d'avoir une suite concernant l'écart normalisé et la simulation Monte Carlo. Bravo pour vos vidéos.
Merci beaucoup !!!
Oui il y aura une suite :)
C'est plus Blablareau au Tableau mais Blablareau en salle d'info ! 🤣 (Encore merci pour cette vidéo) des vidéos Python sur des annales de chimie comme Centrale serait pas mal !
Ah tiens c’est une excellente idée ça !!
C’est vrai qu’il y avait ça dans la dernière épreuve…
Bjr, merci pour la vidéo. Est-il possible de modéliser une exponentielle sur le même principe ? Je pense à la charge décharge d'un condensateur par exemple ?
Oui bien sûr.
Il suffit de lineariser la loi et hop (encore que, on peut aussi envisager de faire une régression non linéaire)
Bonjour et merci pour cette capsule.
Ce serait très intéressant de poursuive l’exploitation avec les incertitudes et montrer que la modélisation est bonne en s’appuyant sur des critères.
Bien à vous,
Yes je pense qu’on va faire cela bientôt :)
@@Blablareauautableau Merci
Il y a-t-il moyen à ce que les paramètres de la courbe (pente, ordonnée à l'origine) tiennent compte des incertitudes? Plus les incertitudes sur les points sont élevées, plus l'incertitude sur la pente devrait être importante, non?
Oui, vas voir mes vidéos suivantes tu y trouveras la réponse ;)
Grâce à votre vidéo, on ne va pas régresser, mais progresser en chimie pythonneuse (aq) sans trop franchir les barres d’erreur 😂. Merci.
😃😃🙏🙏
Excellente une fois de plus ! un peu de thermo et de cinétique sur python pour la suite ne serait pas de refus 😊
Ça va venir ;)
Bonjour, j'aurais deux petites questions 1) A quoi servent les signes $ dans le plt.xlabel avant et après les simples guillemets? 2) dans le plt.title il y a des doubles guillemets et plus des simples comme dans la vidéo précédente c'est équivalent ou il y a une subtilité en plus ? Merci et bonne continuation pour vos vidéos Python qui sont très intéressantes.
Le dollars c’est pour écrire comme en latex et avoir les jolis symboles ;)
Pour les guillemets ça ne change rien.
Pour ce genre de choses, je te conseille de faire mes test en même temps que tu regardes la vidéo c’est ça qui fonctionne le mieux ;)
@@Blablareauautableau merci
Bonjour, d'abord je vous remercie beaucoup pour vos vidéos qui me sont très précieuses. J'aimerais savoir si vous avez pour projet de faire une vidéo sur comment résoudre une équation différentielle sur Python car cela m'a l'air intéressant de savoir le faire mais j'ai trouvé ça très compliqué quand on me l'a montré en sup.
Merci pour ton message.
Là dans l’immédiat je suis un peu sous l’eau avec le nouveau programme mais oui ce serait bien que je le fasse c’est très utile !
Je note ;)
Très intéressé par les méthodes de validation et les incertitudes avec la méthode de Monte Carlo!
Par contre, est-il possible de forcer la régression linéaire à passer par l’origine? A priori on devrait avoir une fonction linéaire et non affine pour une loi type Beer-Lambert?
Est-il préférable d’utiliser numpy.polyfit plutôt que la fonction linregress du package script.stars qui renvoi directement le coef directeur, l’intercept, le coef de régression, l’erreur standard et même la p-value (de mémoire…)
Bien à toi et un grand merci pour ces vidéos pythonantes!
Salut Fabien !
J’utilise polyfit car le programme nous le demande mais linregress fait bien le job aussi !
Il y a plusieurs écoles pour la loi affine ou linéaire.
Personnellement j’aime bien ne pas imposer l’ordonnée au l’origine (mettre le point (0,0) mais sans lui donner plus d’importance qu’aux autres) et vérifier que l’ordonnée a l’origine est proche de zéro (la critique devient alors vraiment intéressante avec l’incertitude-type :)).
Pour une fois que je comprends une vidéo en chimie !
🤣🤣🤣
blablareau au clavier
Ah ah yes !!
Il y a un certain temps, je faisais ça sur excell et c'était ultra simple, ou alors, ta vidéo ne traite que de python (c'est dans le titre), et pourquoi faire simple quand on peut faire compliqué ?
Il y a un certain temps, je t'avais demandé une vidéo sur les incertitudes et ça serai vraiment d'utilité publique ! Tout le monde ignore cela alors que c'est la base (quasiment) de notre boulot.
Bah maintenant que j’ai Python en main je le fais plus rapidement sur Python :)
Oui les incertitudes on en parlera un peu.
Pas de manière exhaustive mais on en parlera ;)
@@Blablareauautableau C'est vrai que quand on a ses habitudes… Et je n'ai jamais essayé, mais c'est vrai que ça a l'air simple. Enfin pas trop compliqué.
(mais sissi faut que tu nous fasse une vidéo sur les incertitudes, il y a tellement à dire). Ca va pas éclater les records de vues mais ça serait vraiment bien pour les postulants au bac qui ne connaissent rien au sujet (à moins que ça ai changé).
@@lemoulinier comme dit dans la dernière vidéo on va voir comment propager les incertitudes dans une régression linaire donc on va en parler mais ce sera un peu plus que niveau bac