danielhagnoul

Lorsqu'un programme a besoin de sauvegarder son état lorsqu'il s'arrête et de récupérer son état lorsqu'il démarre, on peut utiliser le module shelve qui utilise en interne le module pickle pour transformer un objet python complexe en un flux d'octets et inversement.

Le module shelve crée des fichiers qui gèrent un dictionnaire de données. La sauvegarde et la restauration de données sont triviales. Les complications éventuelles dépendent de votre code, de la quantité de données à ...

Code Python :

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#! python3
# coding: utf-8
 
binary_tree = {'r': ['a', 'b'], 'a': ['c', 'd'], 'b': ['e', 'f'],
               'c': ['', 'h'], 'd': ['i', 'j'], 'e': ['k', ''], 'f': ['', ''],
               'h': ['', ''], 'i': ['', ''], 'j': ['m', ''], 'k': ['', ''], 'm': ['', '']}
 
 
def binary_tree_parcours_prefixe(root_str, T):
    """ Parcours prefixe de l'arbre binaire T """
    parcours = []
    key = root_str

...

En Python, la méthode compile de l'objet re offre un mode verbeux qui permet d'écrire autant de commentaires que l'on en a besoin.

J'ai écrit ce billet avec Jupyter Notebook, son contenu est dans ce fichier : exp_reg.html

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Wikipédia nous donne la définition suivante :

L'ajustement de courbe est une technique d'analyse d'une courbe expérimentale, consistant à construire une courbe à partir de fonctions mathématiques et d'ajuster les paramètres de ces fonctions pour se rapprocher de la courbe mesurée — on parle donc aussi d'ajustement de paramètres. On utilise souvent le terme anglais curve fitting, profile fitting ou simplement fitting, pour désigner cette méthode ; on utilise souvent le franglais « fitter une courbe

...

J'ai lu beaucoup de choses, ici sur DVP et ailleurs sur le web. Je trouve que la meilleure source sur le sujet est la première que j'ai lue.

C'est en anglais, mais n'oubliez pas que sur Chrome un clic droit sur l'article vous donne accès à un menu contextuel qui contient l'option "Traduire en français", laquelle donne accès à une traduction tout à fait convenable, on est loin des errements de l'outil à ses débuts.

"Epidemic Modeling 101: Or why your CoVID-19 exponential fits are wrong" ...