15 minutes de Python
Des micro-séances pour progresser vite : un mini-cours, un exemple exécutable, puis des exercices gradués.
Comment utiliser ces pages pour progresser efficacement en Python
Chaque page « 15 minutes de Python » est conçue comme une micro-séance autonome : un rappel de cours ciblé, un exemple exécutable, puis des exercices progressifs, le tout pour travailler l'ensemble des notions de python fondamentales en prépa ECG.
L’objectif n’est pas d’apprendre Python « par cœur », mais de comprendre les mécanismes et de les mettre en pratique dans des situations proches de celles rencontrées en mathématiques en prépa en prépa ECG.
Commence par lire le mini-cours, exécute l’exemple, puis essaie les exercices sans regarder le corrigé. Utilise l’assistant IA pour obtenir un feedback sur ton raisonnement ou ton code, pas comme une solution toute faite.
En travaillant régulièrement, une quinzaine de minutes trois fois par semaine, tu construiras des automatismes solides et réellement utiles en maths.
Chaque page est pensée pour être travaillée plusieurs fois. On y trouve le plus souvent une trentaine d’exercices, ce qui permet à la fois de revoir régulièrement le cours et de s’entraîner sur des exercices variés, sans refaire toujours les mêmes.
Les exercices sont organisés selon une progression en trois niveaux, pour construire les compétences pas à pas :
- Niveau 1 : comprendre et expliquer des scripts existants, afin d’identifier le rôle de chaque instruction et l’utilité du code.
- Niveau 2 : compléter des scripts partiellement écrits : l’architecture est donnée, ce qui permet de se concentrer sur la maîtrise des commandes essentielles.
- Niveau 3 : écrire entièrement le code, en mobilisant de façon autonome les notions vues dans le cours.
Analyse
Boucle for : calcul des termes d’une suite
for
pour calculer les \( n \) premiers termes d’une suite définie par une relation de récurrence simple
Boucle while : répéter intelligemment des instructions sous condition
while pour contrôler l’arrêt d’un calcul, étudier des suites (convergentes ou divergentes) et approcher des solutions d’équations par balayage numériqueAlgèbre
Probabilités
Simulation : coder un événement avec rd.random() et rd.randint()
La bibliothèque numpy.random : simulations de lois discrètes usuelles
numpy.random, puis estimer une probabilité par fréquence.