Import des librairies

Les librairies (ou modules, ou bibliothèques) sont des fonctionnalités non incluse dans le programme Python de base. Très utiles pour le calcul scientifique, nous allons nous concentrer sur la manière d’importer celles-ci.

Il existe de nombreuses façon d’importer des librairies. Pour les exemples suivants, nous avons choisi de nous concentrer sur la librairie (ou module) Scipy qui permet de faire du calcul scientifique. De base, python ne connait pas le nombre \(\pi\). Dans une console python, si l’on demande la valeur de \(\pi\), on obtient la réponse suivante :

>>> pi
NameError: name 'pi' is not defined

Importons partiellement le nombre \(\pi\) de la librairie Scipy

Import partiel

Ici, seul le nombre \(\pi\) sera importé, le reste des fonctionnalités de Scipy ne sera pas chargé. C’est la méthode à retenir pour obtenir un programme rapide au démarrage.

Avec alias

Dans l’exemple suivant, seule la fonctionnalité pi est chargée et doit être appelée avec un alias qui est : nombrepi.

>>> from scipy import pi as nombrepi
>>> nombrepi
3.141592653589793

Sans alias

Dans l’exemple suivant, seule la fonctionnalité pi est chargée, les autres, comme cosinus sont inutilisables.

>>> from scipy import pi
>>> pi
3.141592653589793
>>> cos(pi)
NameError: name 'cos' is not defined

Import total

Dans les exemples suivants, toute la bibliothèque Scipy sera fonctionnelle.

Avec rappel

Dans l’exemple suivant, toutes les fonctionnalités de Scipy sont chargées et utilisables avec le préfixe scipy.

>>> import scipy
>>> scipy.pi
3.141592653589793
>>> scipy.cos(scipy.pi)
-1

Avec alias

Dans l’exemple suivant, toutes les fonctionnalités de Scipy sont chargées et utilisables avec l’alias sp en préfixe. Ceci permet d’appeler les fonctions plus rapidement sans toutefois perdre l’information de la librairie utilisée

>>> import scipy as sp
>>> sp.pi
3.141592653589793
>>> sp.cos(sp.pi)
-1

Sans rappel ni alias

Dans l’exemple suivant, toutes les fonctionnalités de Scipy sont chargées et utilisables directement. Cette méthode présente l’avantage d’être plus rapide mais on perd l’information de la librairie utilisée.

>>> from scipy import *
>>> pi
3.141592653589793
>>> cos(pi)
-1

De manière générale, nous conserverons la dernière méthode pour appeler Scipy (qui inclut Numpy) et Pylab (Matplotlib) qui contiennent de nombreuses fonctions utilisées en sciences. Le header de la partie précédente conserve cette méthode de chargement.