Cette page explique comment installer tout ce dont vous aurez besoin pour les TP d’analyse numérique : Python, NumPy, Matplotlib, SciPy et Jupyter, via Miniforge, l’installeur officiel de conda-forge.

Pourquoi Miniforge ? C’est un installeur léger de conda préconfiguré pour utiliser le canal conda-forge (communautaire, entièrement gratuit, sans inscription ni compte à créer).

Si vous avez déjà Python et les modules installés, passez directement aux sections Vérifier que tout fonctionne et Jupyter (ce dernier n’est pas absolument nécessaire pour les TP).

Installer Miniforge

Se rendre sur la page conda-forge.org/download/ et suivre les instructions correspondant à votre système d’exploitation.

Windows

  1. Télécharger l’installeur .exe (Miniforge3, Windows x86_64) depuis la page ci-dessus.
  2. Double-cliquer sur le fichier téléchargé, puis suivre les instructions.
  3. Chercher “Miniforge Prompt” dans le menu Démarrer et l’ouvrir : c’est le terminal à utiliser pour toutes les commandes de ce document (ne pas utiliser l’invite de commandes Windows classique ni PowerShell directement).

macOS

  1. Télécharger le script d’installation correspondant à votre puce (Miniforge3-MacOSX-arm64.sh pour Apple Silicon M1/M2/M3/M4, Miniforge3-MacOSX-x86_64.sh pour un Mac Intel. En cas de doute, cliquer sur le logo Pomme > “À propos de ce Mac”).

  2. Ouvrir l’application Terminal, se placer dans le dossier de téléchargement (cd ~/Downloads en général), puis exécuter :

    zsh Miniforge3-MacOSX-*.sh

  3. Répondre yes aux différentes questions (licence, initialisation de conda).

  4. Fermer puis rouvrir le Terminal pour que les changements prennent effet.

Linux

Deux approches possibles : Miniforge (comme pour Windows/macOS) ou le gestionnaire de paquets de votre distribution.

Option A : Miniforge

  1. Télécharger le script Miniforge3-Linux-x86_64.sh (ou -aarch64.sh sur une architecture ARM) depuis la page ci-dessus.

  2. Dans un terminal (bash ou zsh selon votre distribution):

    bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh
# ou
zsh Miniforge3-Linux-x86_64.sh

  3. Répondre yes aux différentes questions (licence, initialisation de conda dans votre shell — bash/zsh selon votre configuration).

  4. Fermer puis rouvrir le terminal.

Option B : gestionnaire de paquets de la distribution

Tout dépend de votre distribution. Se référer aux sites suivants :

Dans les deux cas (A ou B), la suite de ce document (sections 2 à 5) fonctionne à l’identique, à une différence près : avec l’Option B, il n’y a pas d’environnement conda à activer, les commandes conda create/conda activate de la section 3 ne s’appliquent pas.

Vérifier l’installation

Dans le terminal approprié (Miniforge Prompt sous Windows, Terminal sous macOS/Linux) :

conda --version
python --version

Vous devriez voir s’afficher un numéro de version pour chacune des deux commandes.

Installer les bibliothèques

Option A : environnement dédié

Créer un environement dédié à cette UE avec la commande :

conda create -n analyse_num numpy matplotlib scipy jupyter

Puis, activer cet environement à chaque session de travail avec :

conda activate analyse_num

L’intérêt : si vous installez autre chose plus tard pour un autre projet (ou une autre UE), vous pourrez créer un autre environement, avec ses propres bibliothèques sans qu’il n’y ait de conflit de version.

Option B : tout installer directement dans base

Plus simple pour un usage ponctuel : base est l’environnement actif par défaut à l’ouverture d’un terminal (vous devriez voir (base) au début de la ligne de commande), donc pas besoin de créer ni d’activer quoi que ce soit.

conda install -n base numpy matplotlib jupyter scipy

(le -n base est optionnel si (base) est déjà actif dans votre terminal, mais ne coûte rien de le préciser pour être sûr).

Inconvénient : si vous réutilisez ensuite cette même installation de conda pour un autre projet qui a besoin d’une version différente de NumPy (par exemple), il y aura conflit.

Vérifier que tout fonctionne

Télécharger le fichier test_install.py, puis l’exécuter (avec l’environnement analyse_num activé) :

python test_install.py

Une fenêtre doit s’ouvrir avec le graphique d’une sinusoïde.

Lancer Jupyter

Il n’est pas indispensable d’utiliser Jupyter pour les TP. Si vous préférez travailler avec des scripts Python, vous pouvez.

Deux interfaces possibles :

Dans le terminal, avec l’environnement activé (conda activate analyse_num), se placer dans le dossier contenant vos fichiers de TP puis taper :

jupyter notebook
# ou
jupyter lab

Une page s’ouvre automatiquement dans votre navigateur. Ouvrir le fichier test_install.ipynb et suivre ses instructions.

Pour arrêter le serveur Jupyter, revenir dans le terminal et faire Ctrl+C (parfois deux fois), ou aller dans File > Shut down (jupyter lab) ou appuyer sur le bouton Quit (jupyter notebook).