Refactor code for improved readability and consistency across multiple Jupyter notebooks

- Added missing commas in various print statements and function calls for better syntax.
- Reformatted code to enhance clarity, including breaking long lines and aligning parameters.
- Updated function signatures to use float type for sigma parameters instead of int for better precision.
- Cleaned up comments and documentation strings for clarity and consistency.
- Ensured consistent formatting in plotting functions and data handling.

L3/Equations Différentielles/TP1_EDO_EulerExp.ipynb

@@ -135,10 +135,10 @@
     "y = np.linspace(0, 2.1, 23)  # ordonnées des points de la grille\n",
     "T, Y = np.meshgrid(t, y)  # grille de points dans le plan (t,y)\n",
     "U = np.ones(T.shape) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + f1(T, Y) ** 2\n",
+    "    1 + f1(T, Y) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes horizontales des vecteurs (1), normalisées\n",
     "V = f1(T, Y) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + f1(T, Y) ** 2\n",
+    "    1 + f1(T, Y) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes verticales des vecteurs (f(t,y)), normalisées\n",
     "plt.quiver(T, Y, U, V, angles=\"xy\", scale=20, color=\"cyan\")\n",
     "plt.axis([-5, 5, 0, 2.1])"
@@ -227,10 +227,10 @@
     "y = np.linspace(ymin, ymax)  # ordonnées des points de la grille\n",
     "T, Y = np.meshgrid(t, y)  # grille de points dans le plan (t,y)\n",
     "U = np.ones(T.shape) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + f2(T, Y) ** 2\n",
+    "    1 + f2(T, Y) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes horizontales des vecteurs (1), normalisées\n",
     "V = f1(T, Y) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + f2(T, Y) ** 2\n",
+    "    1 + f2(T, Y) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes verticales des vecteurs (f(t,y)), normalisées\n",
     "plt.quiver(T, Y, U, V, angles=\"xy\", scale=20, color=\"cyan\")\n",
     "plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])"
@@ -484,10 +484,10 @@
     "y = np.linspace(0, K + 100, 23)  # ordonnées des points de la grille\n",
     "T, P = np.meshgrid(t, y)  # grille de points dans le plan (t,y)\n",
     "U = np.ones(T.shape) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + fV(T, P) ** 2\n",
+    "    1 + fV(T, P) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes horizontales des vecteurs (1), normalisées\n",
     "V = fV(T, P) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + fV(T, P) ** 2\n",
+    "    1 + fV(T, P) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes verticales des vecteurs (f(t,y)), normalisées\n",
     "plt.quiver(T, P, U, V, angles=\"xy\", scale=20, color=\"cyan\")\n",
     "plt.legend(fontsize=4)"
@@ -570,10 +570,10 @@
     "y = np.linspace(0, 6, 23)  # ordonnées des points de la grille\n",
     "T, P = np.meshgrid(t, y)  # grille de points dans le plan (t,y)\n",
     "U = np.ones(T.shape) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + fS(T, P) ** 2\n",
+    "    1 + fS(T, P) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes horizontales des vecteurs (1), normalisées\n",
     "V = fS(T, P) / np.sqrt(\n",
-    "    1 + fS(T, P) ** 2\n",
+    "    1 + fS(T, P) ** 2,\n",
     ")  # matrice avec les composantes verticales des vecteurs (f(t,y)), normalisées\n",
     "plt.quiver(T, P, U, V, angles=\"xy\", scale=20, color=\"cyan\")"
    ]

L3/Equations Différentielles/TP2_Lokta_Volterra.ipynb

@@ -125,7 +125,7 @@
     "        [\n",
     "            (C[0] * np.exp(-(t - t0)) * U1[0] + C[1] * np.exp(-2 * (t - t0)) * U2[0]),\n",
     "            (C[0] * np.exp(-(t - t0)) * U1[1] + C[1] * np.exp(-2 * (t - t0)) * U2[1]),\n",
-    "        ]\n",
+    "        ],\n",
     "    )\n",
     "\n",
     "\n",

L3/Equations Différentielles/TP3_Convergence.ipynb

@@ -224,7 +224,7 @@
     "plt.xlabel(\"$t$\")\n",
     "plt.ylabel(\"$y^n$\")\n",
     "plt.title(\n",
-    "    \"Solutions approchées de (P) obtenus avec mon_schema pour différentes valeurs du pas h\"\n",
+    "    \"Solutions approchées de (P) obtenus avec mon_schema pour différentes valeurs du pas h\",\n",
     ")"
    ]
   },
@@ -274,7 +274,7 @@
     "plt.xlabel(\"$t$\")\n",
     "plt.ylabel(\"$|y(t_n) - y^n|$\")\n",
     "plt.title(\n",
-    "    \"différence en valeur absolue entre sol. exacte et sol. approchée par mon_schema, pour différentes valeurs du pas h\"\n",
+    "    \"différence en valeur absolue entre sol. exacte et sol. approchée par mon_schema, pour différentes valeurs du pas h\",\n",
     ")"
    ]
   },
@@ -357,7 +357,7 @@
     "\n",
     "plt.legend()\n",
     "plt.title(\n",
-    "    \"Erreur pour la méthode mon_schema en echelle logarithmique : log(E) en fonction de log(h)\"\n",
+    "    \"Erreur pour la méthode mon_schema en echelle logarithmique : log(E) en fonction de log(h)\",\n",
     ")\n",
     "plt.xlabel(\"$log(h)$\")\n",
     "plt.ylabel(\"$log(E)$\")"
@@ -674,7 +674,7 @@
     "plt.xlabel(\"$t$\")\n",
     "plt.ylabel(\"$|y(t_n) - y^n|$\")\n",
     "plt.title(\n",
-    "    \"différence en valeur absolue entre sol. exacte et sol. approchée, pour différents schemas\"\n",
+    "    \"différence en valeur absolue entre sol. exacte et sol. approchée, pour différents schemas\",\n",
     ")"
    ]
   },
@@ -826,7 +826,7 @@
     "    plt.xlabel(\"$t$\")\n",
     "    plt.ylabel(\"$y^n$\")\n",
     "    plt.title(\n",
-    "        f\"Solutions approchées de (P) obtenus avec {schema.__name__} pour différentes valeurs du pas h\"\n",
+    "        f\"Solutions approchées de (P) obtenus avec {schema.__name__} pour différentes valeurs du pas h\",\n",
     "    )"
    ]
   },
@@ -886,7 +886,7 @@
     "\n",
     "    plt.legend()\n",
     "    plt.title(\n",
-    "        f\"Erreur pour la méthode {schema.__name__} en echelle logarithmique : log(E) en fonction de log(h)\"\n",
+    "        f\"Erreur pour la méthode {schema.__name__} en echelle logarithmique : log(E) en fonction de log(h)\",\n",
     "    )\n",
     "    plt.xlabel(\"$log(h)$\")\n",
     "    plt.ylabel(\"$log(E)$\")"