Notebooks interactifs avec Basthon
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Découvrir les calculs de base, les variables et les opérations arithmétiques en Python.
Apprendre à utiliser les structures conditionnelles pour prendre des décisions en Python.
Automatiser des calculs répétitifs avec les boucles for et la fonction range().
Découvrir les listes Python : création, accès aux éléments, parcours et modifications.
Générer des nombres aléatoires avec le module random et simuler des expériences.
Tracer des courbes de fonctions avec matplotlib et numpy.linspace().
Rechercher le maximum et le minimum dans une liste de données.
Programmation graphique avec turtle : déplacements, rotations, dessins géométriques et motifs répétitifs.
Utiliser les boucles while pour déterminer un seuil avec des suites numériques.
Définir et calculer les termes de suites arithmétiques, géométriques et récurrentes.
Calculer le taux d'accroissement et approcher le nombre dérivé d'une fonction.
Étudier les variations d'une fonction avec Python (croissance, décroissance).
Calculer le produit scalaire de vecteurs et vérifier l'orthogonalité.
Calculer moyenne, médiane, écart-type et analyser des séries de données.
Utiliser le module random pour simuler des expériences aléatoires et calculer des fréquences.
Répéter des expériences aléatoires pour estimer des probabilités et observer la loi des grands nombres.
Activités adaptées d'Eduscol pour élèves autonomes ayant déjà des bases en Python. Les exercices sont progressifs avec des corrections intégrées.
Géométrie analytique : alignement, équation de droite, distances, longueur d'arc.
Approximations par balayage : tracé de fonction, recherche de zéro, convergence.
Puissances de 10 : déterminer le nombre de chiffres d'un entier, application aux puissances de 2.
Probabilités : peut-on former un triangle ? Dénombrement, simulation, loi des grands nombres.
Dérivation numérique : taux d'accroissement, convergence, comparaison avec formules théoriques.
Modélisation de la croissance d'un réseau social : suites arithmétiques vs géométriques.
Simulation d'épreuves de Bernoulli et loi binomiale avec visualisation d'histogrammes.
Simuler une loterie, calculer l'espérance de gain, notion de jeu équitable.
Approximation de π par polygones inscrits et circonscrits, observation de la convergence.
Estimation de π par simulation aléatoire de points dans un carré, visualisation graphique.
Résolution numérique d'équations différentielles : y' = f(t,y), applications variées.
Simulation physique : équations différentielles, vitesse limite, parachutiste à deux phases.
Créer ses propres fonctions pour organiser et réutiliser du code efficacement.
Découvrir la programmation orientée objet appliquée aux mathématiques : points, vecteurs, fractions.
Découvrez de nombreux exemples Python interactifs : spirales avec Turtle, fractales, graphiques Matplotlib, cartes avec Folium, et bien plus encore !