examples.construction_classique#

teachpyx.examples.classiques#

teachpyx.examples.classiques.commentaire_accentues()[source][source]#

L’aide de cette fonction contient assuréments des accents.

Python n’accepte pas les accents

Le langage Python a été conçu en langage anglais. Dès qu’on on ajoute un caractère qui ne fait pas partie de l’alphabet anglais (ponctuation comprise), il déclenche une erreur :

File "faq_cvxopt.py", line 3
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with 'è' in
    file faq_cvxopt.py on line 4, but no encoding declared;
    see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details

Pour la résoudre, il faut dire à l’interpréteur que des caractères non anglais peuvent apparaître et écrire sur la première ligne du programme :

# -*- coding: latin-1 -*-

Ou pour tout caractère y compris chinois :

# -*- coding: utf-8 -*-

Si vous utilisez l’éditeur SciTE sous Windows, après avoir ajouté cette ligne avec l’encoding utf-8, il est conseillé de fermer le fichier puis de le réouvrir. SciTE le traitera différemment.

L’encodage ``utf-8`` est la norme sur Internet. C’est pourquoi il est préférable d’utiliser celui-ci pour partager son code via une page Web.

teachpyx.examples.classiques.dictionnaire_modifie_dans_la_boucle()[source][source]#

Dictionnaires, listes modifiés dans la boucle qui les parcourt.

Modifier un dictionnaire en le parcourant

Il faut éviter de modifier un container lorsqu’on le parcourt. Lorsqu’on supprime un élément d’un dictionnaire, la structure de celui-ci s’en trouve modifiée et affecte la boucle qui le parcourt. La boucle parcourt toujours l’ancienne structure du dictionnaire, celle qui existait au début au début de la boucle.

d = { k: k for k in range(10) }
for k, v in d.items():
    if k == 4 :
        del d[k]

En Python, cela produit l’erreur qui suit mais d’autres langages ne préviennent pas (C++) et cela aboutit à une erreur qui intervient plus tard dans le code (comme une valeur numérique inattendue).

Traceback (most recent call last):
File "session1.py", line 176, in <module>
    l = liste_modifie_dans_la_boucle()
File "session1.py", line 169, in liste_modifie_dans_la_boucle
    for k,v in d.items():
RuntimeError: dictionary changed size during iteration

Il faut pour éviter cela stocker les éléments qu’on veut modifier pour les supprimer ensuite.

d = { k:k for k in l }
rem = [ ]
for k,v in d.items():
    if k == 4 :
        rem.append(k)
for r in rem :
    del d[r]

Même si Python autorise cela pour les listes, il est conseillé de s’en abstenir ainsi que pour tout type d’objets qui en contient d’autres. C’est une habitude qui vous servira pour la plupart des autres langages.

teachpyx.examples.classiques.dix_entiers_carre()[source][source]#

fait la somme des dix premiers entiers au carré

Renvoie:: nombre réel

Quelle est la différence entre return et print ?

La fonction print sert à afficher un résultat sur la sortie standard. Elle peut être utilisée à tout moment mais elle n’a pas d’impact sur le déroulement programme. Le mot-clé return n’est utilisé que dans une fonction. Lorsque le programme rencontre une instruction commençant par return, il quitte la fonction et transmet le résultat à l’instruction qui a appelé la fonction. La fonction print ne modifie pas votre algorithme. La fonction return spécifie le résultat de votre fonction : elle modifie l’algorithme.

calcul de la somme des dix premiers entiers au carré

Ce calcul simple peut s’écrire de diffèrentes manières.

s = 0
for i in range(1, 11):
    s += i**2

D’une façon abrégée :

s = sum ( [ i**2 for i in range(1, 11) ] )

teachpyx.examples.classiques.repetition_a_eviter(serie, a_eviter=False)[source][source]#

Une répétition à éviter.

Eviter d’effectuer le même appel deux fois

Dans cette fonction on calcule la variance d’une série d’observations.

def moyenne(serie):
    return sum(serie) / len(serie)

def variance_a_eviter(serie):
    s = 0
    for obs in serie :
        s += (obs-moyenne(serie))**2
    return s / len(serie)

La fonction variance_a_eviter appelle la fonction moyenne à chaque passage dans la boucle. Or, rien ne change d’un passage à l’autre. Il vaut mieux stocker le résultat dans une variable :

def moyenne(serie):
    return sum(serie) / len(serie)

def variance(serie):
    s = 0
    moy = moyenne(serie)
    for obs in serie :
        s += (obs-moy)**2
    return s / len(serie)

Le coût de la variance passe alors d’un coût en $O(n^2)$ à $O(n)$ . Ce n’est pas le seul endroit où cette erreur survient. Dans le code suivant, on appelle deux fois la fonction major avec le même argument. C’est à éviter.

meilleur = major(data)[0]  # retourne ("quelque chose", True)
if major(data)[1]:
    return {"leaf":guess}

teachpyx.examples.classiques.str2date(s, fmt='%d/%m/%Y')[source][source]#

convertit une chaîne de caractères en datetime

Paramètres:

s – chaîne de caractères
fmt – format de la conversion

conversion d’une chaîne de caractère en datetime

C’est le genre de fonction qu’on n’utilise pas souvent mais qu’on peine à retrouver lorsqu’on en a besoin. Il faut utiliser la fonction strftime.

import datetime
dt = datetime.datetime.strptime ("16/01/2014", "%d/%m/%Y")

teachpyx.examples.construction_classique#

teachpyx.examples.construction_classique.compte(li)[source][source]#

Compte le nombre d’occurrences de chaque élément d’une liste.

Paramètres:: li – tableau
Renvoie:: dictionnaire

comptage

On souhaite ici compter le nombre d’occurrences de chaque élément d’un tableau. Par exemple, on pourrait connaître par ce moyen la popularité d’un mot dans un discours politique ou l’étendue du vocabulaire utilisé. L’exemple suivant compte les mots d’une liste de mots.

<<<

li = ["un", "deux", "un", "trois"]
d = {}
for l in li:
    if l not in d:
        d[l] = 1
    else:
        d[l] += 1
print(d)  # affiche {'un': 2, 'trois': 1, 'deux': 1}

>>>

    {'un': 2, 'deux': 1, 'trois': 1}

La structure la plus appropriée ici est un dictionnaire puisqu’on cherche à associer une valeur à un élément d’une liste qui peut être de tout type. Si la liste contient des éléments de type modifiable comme une liste, il faudrait convertir ceux-ci en un type immuable comme une chaîne de caractères. L’exemple suivant illustre ce cas en comptant les occurrences des lignes d’une matrice.

<<<

mat = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [1, 1, 1]]
d = {}
for l in mat:
    k = str(l)  # k = tuple (l) lorsque cela est possible
    if k not in d:
        d[k] = 1
    else:
        d[k] += 1
print(d)  # affiche {'[1, 1, 1]': 2, '[2, 2, 2]': 1}

>>>

    {'[1, 1, 1]': 2, '[2, 2, 2]': 1}

Les listes ne peuvent pas être les clés du dictionnaire : Why Lists Can’t Be Dictionary Keys.

On peut également vouloir non pas compter le nombre d’occurrence mais mémoriser les positions des éléments tous identiques. On doit utiliser un dictionnaire de listes :

<<<

li = ["un", "deux", "un", "trois"]
d = {}
for i, v in enumerate(li):
    if v not in d:
        d[v] = [i]
    else:
        d[v].append(i)
print(d)  # affiche {'un': [0, 2], 'trois': [3], 'deux': [1]}

>>>

    {'un': [0, 2], 'deux': [1], 'trois': [3]}

S’il suffit juste de compter, l’écriture la plus simple est :

<<<

r = {}
li = ["un", "deux", "un", "trois"]
for x in li:
    r[x] = r.get(x, 0) + 1
print(r)

>>>

    {'un': 2, 'deux': 1, 'trois': 1}

teachpyx.examples.construction_classique.construit_matrice_carree(n)[source][source]#

Cette fonction construit une matrice carrée remplie de zéro sous la forme d’une liste de listes.

Paramètres:: n – dimension de la matrice carrée

teachpyx.examples.construction_classique.enumerate_permutations(ensemble)[source][source]#

Enumère les permutations d’un ensemble de façon non récursive.

Paramètres:: ensemble – ensemble à permuter
Renvoie:: itérateur sur les permutations

teachpyx.examples.construction_classique.enumerate_permutations_recursive(ensemble)[source][source]#

Enumère les permutations d’un ensemble de façon récursive.

Paramètres:: ensemble – ensemble à permuter
Renvoie:: itérateur sur les permutations

teachpyx.examples.construction_classique.integrale(fonction, a, b, n)[source][source]#

Calcule l’intégrale d’une fonction avec la méthode de Rienmann.

Paramètres:

fonction – fonction
a – borne inférieure de l’intervalle
b – borne supérieure de l’intervalle
n – nombre de division de l’intervalle

Renvoie:

valeur

fonction comme paramètre

Une fonction peut aussi recevoir en paramètre une autre fonction. L’exemple suivant inclut la fonction calcul_n_valeur qui prend comme paramètres l et f. Cette fonction calcule pour toutes les valeurs x de la liste l la valeur f(x). fonction_carre ou fonction_cube sont passées en paramètres à la fonction calcul_n_valeur qui les exécute.

<<<

def fonction_carre(x):
    return x * x


def fonction_cube(x):
    return x * x * x


def calcul_n_valeur(l, f):
    res = [f(i) for i in l]
    return res


l = [0, 1, 2, 3]
print(l)  # affiche [0, 1, 2, 3]

l1 = calcul_n_valeur(l, fonction_carre)
print(l1)  # affiche [0, 1, 4, 9]

l2 = calcul_n_valeur(l, fonction_cube)
print(l2)  # affiche [0, 1, 8, 27]

>>>

    [0, 1, 2, 3]
    [0, 1, 4, 9]
    [0, 1, 8, 27]

teachpyx.examples.construction_classique.mat2text(mat, sep_row='\n', sep_col='\t')[source][source]#

Convertit une matrice en une chaîne de caractères, réciproque de la fonction @see fn text2mat.

Paramètres:

mat – matrice à convertir (liste de listes)
sep_row – séparation de ligne
sep_col – séparateur de colonnes

Renvoie:

liste de liste

conversion d’une matrice en chaîne de caractères

<<<

mat = [["case11", "case12", "case13"], ["case21", "case22", "case23"]]
ligne = [";".join(l) for l in mat]  # colonnes
s = "|".join(ligne)  # lignes

print(s)

>>>

    case11;case12;case13|case21;case22;case23

teachpyx.examples.construction_classique.mat2vect(mat)[source][source]#

Convertit une matrice en un tableau à une seule dimension, réciproque de la fonction @see fn vect2mat.

Paramètres:: mat – matrice
Renvoie:: liste

conversion d’une matrice en un vecteur

Dans un langage comme le C++, il arrive fréquemment qu’une matrice ne soit pas représentée par une liste de listes mais par une seule liste car cette représentation est plus efficace. Il faut donc convertir un indice en deux indices ligne et colonne. Il faut bien sûr que le nombre de colonnes sur chaque ligne soit constant. Le premier programme convertit une liste de listes en une seule liste.

<<<

mat = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
lin = [i * len(mat[i]) + j for i in range(0, len(mat)) for j in range(0, len(mat[i]))]
print(lin)

>>>

    [0, 1, 2, 3, 4, 5]

Vous pouvez aussi utiliser des fonctions telles que reduce.

<<<

from functools import reduce

mat = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
lin = reduce(lambda x, y: x + y, mat)
print(lin)

>>>

    [0, 1, 2, 3, 4, 5]

teachpyx.examples.construction_classique.minindex(li)[source][source]#

Retourne l’index du minimum et le minimum.

Paramètres:: li – liste
Renvoie:: tuple (minimum, position)

minimum avec position

La fonction min retourne le minium d’un tableau mais pas sa position. Le premier réflexe est alors de recoder le parcours de la liste tout en conservant la position du minimum.

<<<

li = [0, 434, 43, 6436, 5]
m = 0
for i in range(0, len(li)):
    if li[m] < li[i]:
        m = i
print(m)

>>>

Mais il existe une astuce pour obtenir la position sans avoir à le reprogrammer.

<<<

li = [0, 434, 43, 6436, 5]
k = [(v, i) for i, v in enumerate(li)]
m = min(k)
print(m)

>>>

    (0, 0)

La fonction min choisit l’élément minimum d’un tableau dont les éléments sont des couples (élément du premier tableau, sa position). Le minimum est choisi en comparant les éléments, et la position départegera les exaequo.

teachpyx.examples.construction_classique.recherche(li, c)[source][source]#

Retourne l’index d’un élément ou -1 si non trouvé.

Paramètres:

li – liste
c – élément à trouver

Renvoie:

position

recherche avec index

Lorsqu’on cherche un élément dans un tableau, on cherche plus souvent sa position que le fait que le tableau contient cet élément.

<<<

def recherche(li, c):
    for i, v in enumerate(li):
        if v == c:
            return i
    return -1


li = [45, 32, 43, 56]
print(recherche(li, 43))  # affiche 2

>>>

En python, il existe un fonction simple qui permet de faire ça :

print(li.index(43))  # affiche 2

Lorsque l’élément n’y est pas, on retourne souvent la position -1 qui ne peut être prise par aucun élément :

if c in li:
    return li.index(c)
else:
    return -1

Même si ce bout de code parcourt deux fois le tableau (une fois déterminer sa présence, une seconde fois pour sa position), ce code est souvent plus rapide que la première version et la probabilité d’y faire une erreur plus faible.

teachpyx.examples.construction_classique.recherche_dichotomique(li, c)[source][source]#

Effectue une recherche dichotomique.

Paramètres:

li – tableau
c – élément à chercher

Renvoie:

position

recherche dichotomique

La recherche dichotomique est plus rapide qu’une recherche classique mais elle suppose que celle-ci s’effectue dans un ensemble trié. L’idée est de couper en deux l’intervalle de recherche à chaque itération. Comme l’ensemble est trié, en comparant l’élément cherché à l’élément central, on peut éliminer une partie de l’ensemble : la moitié inférieure ou supérieure.

<<<

def recherche_dichotomique(li, c):
    a, b = 0, len(li) - 1
    while a <= b:
        m = (a + b) // 2
        if c == li[m]:
            return m
        elif c < li[m]:
            b = m - 1
        else:
            a = m + 1
    return -1


print(recherche_dichotomique([0, 2, 5, 7, 8], 7))

>>>

teachpyx.examples.construction_classique.somme(li)[source][source]#

Calcule la somme des éléments d’un tableau.

Paramètres:: li – tableau
Renvoie:: somme

calcul d’une somme

Le calcul d’une somme fait toujours intervenir une boucle car le langage Python ne peut faire des additions qu’avec deux nombres. Le schéma est toujours le même : initialisation et boucle.

<<<

li = [0, 434, 43, 6456]
s = 0  # initialisation
for l in li:  # boucle
    s += l  # addition
print(s)

>>>

Ce code est équivalent à la fonction sum. Dans ce cas où la somme intègre le résultat d’une fonction (au sens mathématique) et non les éléments d’une liste, il faudrait écrire :

<<<

def fonction(x):
    return x


li = [0, 434, 43, 6456]
s = 0
for l in li:
    s += fonction(l)
print(s)

>>>

Et ces deux lignes pourraient être résumées en une seule grâce à l’une de ces instructions :

<<<

def fonction(x):
    return x


li = [0, 434, 43, 6456]
s1 = sum([fonction(l) for l in li])
s2 = sum(fonction(l) for l in li)
s3 = sum(map(fonction, li))
print(s1, s2, s3)

>>>

    6933 6933 6933

L’avantage des deux dernières instructions est qu’elles évitent la création d’une liste intermédiaire, c’est un point à prendre en compte si la liste sur laquelle opère la somme est volumineuse.

teachpyx.examples.construction_classique.text2mat(s, sep_row='\n', sep_col='\t')[source][source]#

Convertit une chaîne de caractères en une matrice ( = liste de listes), réciproque de la fonction @see fn mat2text.

Paramètres:

s – texte à convertir
sep_row – séparation de ligne
sep_col – séparateur de colonnes

Renvoie:

liste de liste

conversion d’une chaîne de caractère en matrice

Les quelques lignes qui suivent permettent de décomposer une chaîne de caractères en matrice. Chaque ligne et chaque colonne sont séparées par des séparateurs différents. Ce procédé intervient souvent lorsqu’on récupère des informations depuis un fichier texte lui-même provenant d’un tableur.

<<<

s = "case11;case12;case13|case21;case22;case23"
# décomposition en matrice
ligne = s.split("|")  # lignes
mat = [l.split(";") for l in ligne]  # colonnes

print(mat)

>>>

    [['case11', 'case12', 'case13'], ['case21', 'case22', 'case23']]

Comme cette opération est très fréquente lorsqu’on travaille avec les données, on ne l’implémente plus soi-même. On préfère utiliser un module comme pandas qui est plus robuste et considère plus de cas. Pour écrire, utilise la méthode to_csv, pour lire, la fonction read_csv. On peut également directement enregistrer au format Excel read_excel et écrire dans ce même format to_excel.

teachpyx.examples.construction_classique.triindex(li)[source][source]#

Trie une liste, retourne la liste triée et les positions initiales.

Paramètres:: li – tableau
Renvoie:: liste triée

tri, garder les positions initiales

Le tri est une opération fréquente. On n’a pas toujours le temps de programmer le tri le plus efficace comme un tri quicksort et un tri plus simple suffit la plupart du temps. Le tri suivant consiste à recherche le plus petit élément puis à échanger sa place avec le premier élément du tableau du tableau. On recommence la même procédure à partir de la seconde position, puis la troisième et ainsi de suite jusqu’à la fin du tableau.

<<<

li = [5, 6, 4, 3, 8, 2]

for i in range(0, len(li)):
    # recherche du minimum entre i et len (li) exclu
    pos = i
    for j in range(i + 1, len(li)):
        if li[j] < li[pos]:
            pos = j
    # échange
    ech = li[pos]
    li[pos] = li[i]
    li[i] = ech

print(li)

>>>

    [2, 3, 4, 5, 6, 8]

La fonction sorted trie également une liste mais selon un algorithme plus efficace que celui-ci (voir Timsort). On est parfois amené à reprogrammer un tri parce qu’on veut conserver la position des éléments dans le tableau non trié. Cela arrive quand on souhaite trier un tableau et appliquer la même transformation à un second tableau. Il est toujours préférable de ne pas reprogrammer un tri (moins d’erreur). Il suffit d’applicer la même idée que pour la fonction @see fn minindex.

<<<

tab = ["zero", "un", "deux"]  # tableau à trier
pos = sorted((t, i) for i, t in enumerate(tab))  # tableau de couples
print(pos)  # affiche [('deux', 2), ('un', 1), ('zero', 0)]

>>>

    [('deux', 2), ('un', 1), ('zero', 0)]

Si cette écriture est trop succincte, on peut la décomposer en :

<<<

tab = ["zero", "un", "deux"]
tab_position = [(t, i) for i, t in enumerate(tab)]
tab_position.sort()
print(tab_position)

>>>

    [('deux', 2), ('un', 1), ('zero', 0)]

teachpyx.examples.construction_classique.vect2mat(vect, ncol)[source][source]#

Convertit un tableau à une dimension en une matrice, réciproque de la fonction @see fn mat2vect.

Paramètres:

vect – vecteur
ncol – nombre de colonnes

Renvoie:

matrice

conversion d’un vecteur en une matrice

<<<

ncol = 2
vect = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
mat = [vect[i * ncol : (i + 1) * ncol] for i in range(0, len(vect) // ncol)]
print(mat)

>>>

    [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]