From f5b885fb9b75a164c2ecd4790aa75fb900423aa8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Matt McKay Date: Tue, 4 Aug 2026 10:38:56 +1000 Subject: [PATCH] Follow-up to #24/#25: typography and consistency fixes from the validation review MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Applies the mechanical items from the validation of Emile's editor PRs, leaving the editorial rulings (cours/chapitre, plat sweep, package contexts) open in the #24/#25 threads: - restore U+00A0 before the five new sentence-level colons (numpy ×4, python_by_example ×1) per the edition's typography convention - « loi uniforme bidimensionnelle » → « bivariée » in the pbe_ex5 solution, matching the unchanged hint and the glossary pin - « En revanche, dans un programme long, … » → « Il devient alors plus difficile … » — the English "Then it's harder…" is a consequence of the preceding disadvantage, not a contrast, and this drops the « long programme »/« programme long » repetition - unstrand the Packages back-reference: « Comme indiqué ci-dessus, NumPy est un package Python » referred to a sentence #25 reworded to « bibliothèque »; now « NumPy, que nous avons présenté plus haut, est un package Python » Co-Authored-By: Claude Fable 5 --- lectures/numpy.md | 8 ++++---- lectures/python_by_example.md | 8 ++++---- 2 files changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/lectures/numpy.md b/lectures/numpy.md index 34d7bd6..5c8bb32 100644 --- a/lectures/numpy.md +++ b/lectures/numpy.md @@ -113,9 +113,9 @@ a type(a) ``` -Les tableaux NumPy ressemblent à certains égards aux listes Python, à deux différences importantes près : +Les tableaux NumPy ressemblent à certains égards aux listes Python, à deux différences importantes près : -* Les données *doivent être homogènes* : tous les éléments doivent avoir le même type. +* Les données *doivent être homogènes* : tous les éléments doivent avoir le même type. * Ces types doivent être l'un des [types de données](https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.dtypes.html) (`dtypes`) fournis par NumPy. Parmi les types de données les plus couramment utilisés, on trouve : @@ -152,13 +152,13 @@ Considérons l'affectation suivante z = np.zeros(10) ``` -Ici, `z` est un tableau **unidimensionnel** : ce n'est ni un vecteur ligne ni un vecteur colonne. +Ici, `z` est un tableau **unidimensionnel** : ce n'est ni un vecteur ligne ni un vecteur colonne. ```{code-cell} python3 z.shape ``` -Ici, le tuple représentant la forme du tableau ne contient qu'un seul élément : sa longueur +Ici, le tuple représentant la forme du tableau ne contient qu'un seul élément : sa longueur (les tuples à un seul élément se terminent par une virgule). Pour transformer ce tableau en tableau bidimensionnel, nous pouvons modifier son attribut `shape` diff --git a/lectures/python_by_example.md b/lectures/python_by_example.md index a803665..6a0ffd6 100644 --- a/lectures/python_by_example.md +++ b/lectures/python_by_example.md @@ -131,7 +131,7 @@ d'importer des fonctionnalités supplémentaires. ```{index} single: Python; Packages ``` -Comme indiqué ci-dessus, NumPy est un package Python. +NumPy, que nous avons présenté plus haut, est un package Python. Les packages sont utilisés par les développeurs pour organiser le code qu'ils souhaitent partager. @@ -189,7 +189,7 @@ Cette écriture permet d'alléger le code lorsque la fonction `sqrt` est utilis L'inconvénient est que, dans un long programme, ces deux lignes pourraient être séparées par de nombreuses autres lignes. -En revanche, dans un programme long, il peut devenir plus difficile de déterminer de quelle bibliothèque provient `sqrt`. +Il devient alors plus difficile de déterminer de quelle bibliothèque provient `sqrt`. ### Tirages aléatoires @@ -279,7 +279,7 @@ x Ici `append()` est ce qu'on appelle une **méthode**, c'est-à-dire une fonction « attachée à » un objet --- dans ce cas, la liste `x`. -Nous étudierons les méthodes plus en détail dans un {doc}`chapitre ultérieur `. Pour le moment, retenons simplement que : +Nous étudierons les méthodes plus en détail dans un {doc}`chapitre ultérieur `. Pour le moment, retenons simplement que : * Les objets Python tels que les listes, les chaînes de caractères, etc. ont tous des méthodes utilisées pour manipuler les données contenues dans l'objet. * Les objets chaînes de caractères ont des [méthodes de chaîne](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods), les objets listes ont des [méthodes de liste](https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#more-on-lists), etc. @@ -729,7 +729,7 @@ $\pi = A / r^2$. Résumé : si nous pouvons estimer l'aire d'un cercle de diamètre 1, alors diviser par $r^2 = (1/2)^2 = 1/4$ donne une estimation de $\pi$. -Nous estimons l'aire en générant des observations d'une loi uniforme bidimensionnelle et en regardant la +Nous estimons l'aire en générant des observations d'une loi uniforme bivariée et en regardant la fraction qui tombe dans le cercle. ```{code-cell} python3