Premiers pas avec Python

Installation et configuration de l’environnement

Python est un langage de programmation gratuit qui fonctionne sur tous les systèmes d’exploitation. Dès sa création en 1991, le langage privilégie la lisibilité du code et la simplicité de syntaxe.

Avec le temps, des librairies spécialisées se sont développées, permettant d’effectuer des calculs complexes en quelques lignes de code. Aujourd’hui, Python rivalise avec R sur le plan statistique, et la manipulation de tableaux est très simple avec la librairie Pandas, à tel point qu’il est assez simple de manipuler des fichiers de millions d’observations avec Python (notamment par rapport à Excel).

Sur l’aspect statistique, la librairie NumPy accélère les calculs numériques, Matplotlib crée des graphiques, scikit-learn implémente l’apprentissage automatique et SciPy ajoute les tests statistiques avancés.

Mais avant de se lancer dans la compréhension de ces librairies, il est primordial d’installer Python proprement sur sa machine et de configurer son environnement. C’est l’objectif de cette section.

1. Installation de Python

a. Choisir son approche

Dans le cadre de cet ouvrage, deux installations possibles pour Python sont présentées. Chaque installation apporte ses avantages et ses inconvénients.

Installation 1 : utilisation du cloud

Google Colaboratory permet d’utiliser Python directement dans le navigateur, sans rien installer. Cette solution en ligne inclut toutes les bibliothèques statistiques et offre une puissance de calcul gratuite avec une limite en puissance de calcul, en mémoire vive et en temps d’exécution.

Cette solution est idéale pour débuter ou travailler ponctuellement si l’on accepte que son code soit hébergé ailleurs que chez soi.

Cependant, elle nécessite l’accès aux serveurs Google, ce qui n’est pas forcément le cas sur des ordinateurs professionnels (avec accès limités).

D’autres solutions cloud existent pour développer en Python directement depuis son navigateur (Azure, PythonAnyWhere, etc.).

Installation 2 : installation sur son propre ordinateur

Dans ce cas, tout est installé directement sur la machine...

Bases du langage Python

Python fonctionne avec des concepts simples comme les variables, les boucles et les fonctions, qui constituent la base de tout programme. Maîtriser ces éléments permet d’écrire du code efficace, notamment pour l’analyse statistique. Contrairement aux langages plus rigides, Python privilégie la lisibilité et la simplicité, ce qui explique son succès dans le domaine scientifique.

1. Variables et types de données

a. Création de variables

Une variable stocke une valeur, comme un nombre, un texte (chaîne de caractères) ou un booléen (vrai ou faux), sous un nom. Python crée automatiquement la variable lors de la première affectation, sans déclaration préalable nécessaire.

Le code suivant crée une variable prenom de type str (chaîne de caractères) contenant le prénom de l’utilisateur :

prenom = "Laurent"

Le code suivant crée une variable age de type int (entier) contenant l’âge de l’utilisateur :

age = 35

Le signe = affecte la valeur de droite à la variable de gauche. Cette opération se lit « age reçoit la valeur 35 » et non « age égal à 35 ». Python détermine automatiquement le type de données selon la valeur fournie, un mécanisme appelé typage dynamique.

Cette flexibilité distingue Python de langages comme C ou Java où chaque variable doit être déclarée avec son type. En Python, une même variable peut changer de type au cours du programme, bien que cette pratique soit déconseillée pour la lisibilité.

b. Règles de nommage des variables

Les noms de variables suivent des règles précises en Python. Un nom valide commence par une lettre ou un underscore, suivi de lettres, chiffres ou underscores. Si le nom de la variable est composé de plusieurs mots, ils doivent être séparés d’un underscore (_) sans majuscule au début de chaque mot, c’est la convention snake_case.

Python réserve certains mots-clés comme class, def, if, while qui ne peuvent servir de noms de variables. L’éditeur colore généralement ces mots différemment pour les signaler....

Structures de données en Python

Une structure de données en Python désigne une manière d’organiser, de stocker et de manipuler des données afin de faciliter leur utilisation dans un programme. Les structures de données les plus courantes en Python sont les listes, les dictionnaires, les ensembles et les tuples. Elles servent à organiser l’information pour pouvoir y accéder efficacement, la modifier ou la parcourir selon les besoins de l’application.

L’utilisation des structures de données permet, par exemple, de stocker des collections d’éléments (comme une liste de notes, un vecteur ou une matrice mathématique), ou d’associer des clés à des valeurs (comme une correspondance entre un code et le produit associé. On les retrouve partout dès lors que l’on manipule des données.

L’utilisation de structures de données propose beaucoup d’avantages : elles rendent le code plus clair et plus efficace, facilitent la gestion de grandes quantités d’informations, et permettent de tirer parti de fonctions et méthodes spécialisées. Cependant, elles présentent aussi quelques inconvénients, comme une utilisation parfois plus importante de la mémoire ou une complexité accrue du code si l’on choisit une structure inadéquate pour le problème à résoudre.

Dans cette section, nous allons voir les différentes structures de données que nous pouvons retrouver dans les codes Python.

1. Listes

a. Définition

Les listes en Python sont des structures de données très flexibles qui permettent de stocker des collections ordonnées d’éléments, qui peuvent être de différents types (nombres, chaînes, objets, etc.). Elles servent principalement à regrouper des données liées entre elles pour pouvoir les parcourir, les modifier ou effectuer des opérations comme le tri ou la recherche.

Parmi leurs avantages, on trouve leur facilité d’utilisation, leur capacité à changer de taille dynamiquement et la disponibilité de nombreuses méthodes intégrées pour manipuler efficacement les éléments. Par exemple, dans le cadre de statistiques, une liste...