Pending content on numpy intro

_episodes/22-list-indices-avances.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+---
+title: "Indexage avancé de listes"
+teaching: 0
+exercises: 0
+questions:
+- "Comment accéder au n-ème élément d'une liste en partant de la fin ?"
+- "Comment extraire une sous-partie d'une liste ?"
+- "Comment inverser l'ordre d'une liste ?"
+objectives:
+- "Comprendre les indices négatifs."
+- "Comprendre les tranches de listes."
+keypoints:
+- "Un indice négatif compte en partant de la fin de la liste."
+- "L'indice de -1 représente le dernier élément de la liste, -2 l'avant dernier, etc."
+- ""
+---
+
+
+> ## Syntaxe : Indices négatifs de liste
+> L'indice dans l'accès à une liste peut être négatif, pour compter la position de l'élément en partant de la fin de la liste.
+> Si `l` est une liste et `i` est négatif, on a:
+>
+> ~~~python
+> l[i]
+> ~~~
+> {: .source}
+>
+> qui est équivalente à :
+>
+> ~~~python
+> l[len(l) + i]
+> ~~~
+> {: .source}
+> Vue autrement, `l[-j]` est équivalent à `l[len(l) - j]`.
+{: .syntax}
+
+
+> ## Syntaxe : Tranches de liste
+> L'indice dans l'accès à une liste peut être complexe, pour extraire une « tranche » (sous partie de liste).
+> Si `l` est une liste et `a`, `b`, `c` trois entier (variables, constantes ou expressions) :
+>
+> ~~~python
+> res = l[a:b:c]
+> ~~~
+> {: .source}
+>
+> est équivalente à :
+>
+> ~~~python
+> res = []
+> for i n range(a, b, c):
+>     res.append(l[i])
+> ~~~
+>
+> ou, avec la liste en compréhension :
+>
+> ~~~python
+> res = [l[i] for i in range(a, b, c)]
+> ~~~
+> {: .source}
+>
+> Remarques:
+>
+> - Il est possible d'utiliser cette construction à gauche du `=` (pour remplacer les valeurs de la tranche de liste par celles d'une autre liste.
+> - Il est possible d'omettre le `a`, dans ce cas la tranche part du début de la liste.
+> - Il est possible d'omettre le `b`, dans ce cas la tranche va jusqu'à la fin de la liste.
+> - Il est possible d'omettre le `c`, dans ce cas le pas vaut 1 (exemples : `l[1:8:]`, `l[5::]`, `l[3::]` ).
+> - Si le `c` est omis, il est possible d'omettre le second `:` (exemples : `l[1:8]`, `l[5:]`, `l[:3]`).
+{: .syntax}

_episodes/23-creation-numpy.md

@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+title: "Introduction Numpy"
+teaching: 0
+exercises: 0
+questions:
+- "Qu'est ce que Numpy ?"
+- "Comment importer la bibliothèque Numpy ?"
+- "Comment créer des tableaux Numpy ?"
+objectives:
+- "Comprendre l'intérêt et l'étendue de la bibliothèque Numpy."
+- "Découvrir quelques fonctions de création de tableaux numpy."
+keypoints:
+- "Numpy permet de représenter des tableaux de données et de manipuler ces tableaux facilement."
+- "Numpy propose l'équivalent de `range` mais pour la création de tableaux numpy, avec `np.arange` et `np.linspace`."
+- "Numpy permet aussi de créer des tableaux (par exemple remplis de 0) de taille demandée."
+- "Numpy permet aussi de créer des tableaux de taille demandée, mais en tirant les valeurs au sort."
+---
+
+# Introduction et différence avec les listes
+
+Les tableaux numpy sont l'équivalents des listes Python mais avec quelques contraintes (et avantages).
+
+Par exemple, un tableau numpy ne peut contenir des données que d'un seul type : là où une liste Python peut mélanger des chaines de caractères avec des nombres, un tableau numpy interdira ce mélange (on ne mettra souvent que des nombres dans les tableaux numpy).
+
+De plus, pour représenter des « matrice », avec des listes Python, nous utilserions une liste contenant des listes de valeurs.
+Rien n'empêche une telle liste d'avoir des éléments (les listes) qui soient de longueur différentes.
+Un tableau numpy, lui, aura la contrainte d'être rectangle (chaque ligne a autant de valeurs).
+
+# Création de tableaux numpy 1D
+
+Pour rappel, la fonction `range` permet de créer des listes de nombres entiers.
+La valeur retournée par `range` n'est en fait pas vraiment une liste mais il possible d'obtenir une vraie liste.
+Par exemple ce code initialise une liste avec les nombres de 100 à 1000, de 10 en 10 :
+
+~~~python
+l = list(range(100, 1001, 10))
+~~~
+{: .source}
+
+À partir d'une liste Python quelconque (mais qui vérifie les contraintes des tableaux numpy), il est possible de créer un tableau numpy avec la fonction `np.array`.
+On peut ensuite afficher les deux version pour voir la différence.
+
+~~~python
+import numpy as np
+l = list(range(100, 201, 10))
+t = np.array(l)
+print(l)
+print(t)
+~~~
+{: .source}
+
+qui nous donne
+
+
+~~~
+[100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200]
+[100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200]
+~~~
+{: .source}