Vous pouvez récupérer ce dépôt de deux façons faciles :
-
en téléchargeant l'archive zip qui contient la dernière version des fichiers,
-
récupérer l'intégralité de ce dépôt, y compris l'historique des modifications, en utilisant
git
avec la commandegit clone git@github.com:ktzanev/m62lille.git
Vous pouvez aussi ouvrir ce dépôt dans le cloud :
- avec : [OVH] [MyBinder] [Gesis] [Google Cloud] ;
- avec : [Google Colab] .
Ce dépôt contient les fichiers :
- Feuille de TP n°0 (cette feuille 0 est à étudier, et jouer avec, avant le début des tps)
- Feuille de TP n°1
- Feuille de TP n°2
- Feuille de TP n°3
- Feuille de TP n°4
- Récupérez le fichier
.ipynb
du TP en question. - Ouvrez un terminal et aller dans le répertoire où vous avez enregistré les fichiers
.ipynb
. - Lancez le notebook iPython avec
jupyter notebook
- Normalement le navigateur web s'ouvre automatiquement à la page du notebook, mais sinon dans le terminal sont affichées des informations qui se terminent par
Or copy and paste one of these URLs:
http://localhost:8888/?token=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
(où xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
est un code unique d'accès).
Copier et coller cette adresse dans votre navigateur... c'est parti.
Il y a différentes façons d'installer python
(et par conséquent iPython
avec jupyter
). Nous vous conseillons d'utiliser la distribution Mini Conda qui est la version « mini » d'Anaconda.
Cette distribution vient avec le gestionnaire de paquets conda
qui vous permet d'installer les bibliothèques dont vous avez besoin pour ces TPs :
jupyterlab
: pour l'exécution des.ipynb
dans votre navigateur ;numpy
: pour la manipulation aisée des vecteurs et des matrices ;matplotlib
: pour les rendus graphiques ;scipy
: pour la résolution approchée des EDO avecodeint
;
Pour installer toutes ces bibliothèques il suffit d'exécuter en ligne de commande
conda install -c conda-forge jupyterlab numpy matplotlib scipy
En plus de Binder et de Google Colab il y a aussi d'autres serveurs gratuits, mais où vous devez déposer manuellement le fichier .ipynb
récupéré sur GitHub :
Vous pouvez trouver les TPs des années précédentes dans les archives.