NumPy

Comment transformer des heures d’intégration manuelle en une analyse que chacun peut relancer et auditer ? Cette étude de cas présente un pipeline Python qui lit les acquisitions GC-MS brutes, corrige la ligne de base, détecte et intègre les pics selon la méthodologie du constructeur, puis produit des rapports interactifs et des tables exploitables, le tout validé face à des résultats obtenus à la main.

Comment transformer un modèle de nuée tiré des manuels en une simulation qui passe à l’échelle de dizaines de milliers d’agents et se rend comme un fluide ? Cette étude de cas présente l’algorithme des boids, quatre backends de solveur de plus en plus rapides comparés côte à côte (jusqu’à environ 330 fois plus rapides que le Python naïf), et un moteur de visualisation GPU conçu avec ModernGL.