[python_by_example] Corrections de style et de terminologie

[Honaminto]

I'm providing a full review of python_by_example.md against the English python_by_example doc.

I describe the list of changes I did.

Un exemple introductif

• "Nous sommes maintenant prêts à commencer à apprendre le langage Python lui-même." ---> "Nous sommes maintenant prêts à aborder le langage Python proprement dit."
• "Des concepts plus approfondis seront abordés dans les cours ultérieurs." ---> "Les notions plus avancées seront abordées dans les chapitres suivants."

Objectif

• "La tâche : tracer un processus de bruit blanc" ---> "Objectif : simuler et représenter un processus de bruit blanc" (body + YAML headings)
• "Importations" ---> "Importation de bibliothèques" (body + YAML headings)

Importation de bibliothèques

• "NumPy, un package Python privilégié pour des tâches telles que" ---> "NumPy, une bibliothèque Python très utilisée pour des tâches telles que"
• "L'avantage est qu'il y a moins à taper si nous utilisons sqrt souvent dans notre code." ---> "Cette écriture permet d'alléger le code lorsque la fonction sqrt est utilisée fréquemment."
• "Il est alors plus difficile pour les lecteurs de savoir d'où vient sqrt, s'ils le souhaitent." ---> "En revanche, dans un programme long, il peut devenir plus difficile de déterminer de quelle bibliothèque provient sqrt."

Tirages aléatoires

• "Nous pouvons et allons examiner ci-dessous diverses façons de configurer et d'améliorer ce graphique." ---> "Nous verrons plus loin différentes façons de configurer et d'améliorer ce graphique."

Implémentations alternatives

• "Mais ils nous aident à illustrer une syntaxe et une sémantique Python importantes dans un cadre familier." ---> "Ils permettent néanmoins d'illustrer, dans un contexte familier, plusieurs éléments importants de la syntaxe et du fonctionnement de Python."

Listes

• "Les listes sont une structure de données native de Python utilisée pour regrouper une collection d'objets." ---> "Une liste est une structure de données native de Python qui permet de regrouper plusieurs objets."

Méthodes

• "Nous apprendrons tout sur les méthodes plus tard, mais juste pour vous donner une idée," ---> "Nous étudierons les méthodes plus en détail dans un chapitre ultérieur. Pour le moment, retenons simplement que :"

La boucle for

• "Ces deux lignes sont appelées un bloc de code, car elles constituent le « bloc » de code sur lequel nous bouclons." ---> "Ces deux lignes constituent un bloc de code, c'est-à-dire l'ensemble des instructions répétées à chaque itération."
• "Python connaît l'étendue du bloc de code uniquement grâce à l'indentation." ---> "Python détermine les limites du bloc de code uniquement à partir de l'indentation."
• "Supprime l'encombrement, comme les accolades ou les instructions de fin utilisées dans d'autres langages." ---> "Évite certains éléments syntaxiques supplémentaires, comme les accolades ou les mots-clés de fin utilisés dans d'autres langages."

Boucles while (logic fix, not just style)

• "Une boucle while continuera d'exécuter le bloc de code jusqu'à ce que la condition soit satisfaite." ---> "Une boucle while exécute le bloc de code délimité par l'indentation tant que la condition (i < ts_length) est vraie."
• Fixed code comment spacing: #la condition de fin de la boucle while ---> # la condition de fin de la boucle while

Une autre application

• "Ces nombres sont remplis par la boucle for." ---> "Ces nombres sont remplis au moyen de la boucle for."
• "...car cette dernière doit demander de manière répétée de l'espace de stockage au système d'exploitation." ---> "...car l'utilisation répétée de cette dernière peut nécessiter de nouvelles allocations de mémoire."

Exercice 4

• "Un aspect important de pratiquement tous les langages de programmation est le branchement et les conditions." ---> "Les branchements conditionnels constituent un élément essentiel de presque tous les langages de programmation."

Exercice 1

• "Posez T=200 et α = 0.9." ---> "On pose T = 200 et α = 0.9."

Exercice 5 (Monte-Carlo)

• "à mesure que n devient grand" ---> "lorsque n devient suffisamment grand"
• "la probabilité d'atterrir dans B" ---> "la probabilité que U appartienne à B"
• "en échantillonnant des uniformes bivariées" ---> "en générant des observations d'une loi uniforme bidimensionnelle"
• Hint: "$area = \pi * radius^2$" ---> "$aire = \pi * rayon^2$"
• Solution, final comment: # division par radius2 ---> # division par rayon2

[Honaminto]

Hours logged ( python_by_example.md & numpy.md)

Period: Jul 23 – Aug 3, 2026
Total: ~29h45

Date	What I worked on	Time
Jul 23	Git setup, getting the workflow straight	1h30
Jul 23–24	Wrapped up PR #78 (glossary terms)	1h
Jul 24–25	Read through python_by_example.md against the English version	2h
Jul 25	Wrote up the list of corrections for python_by_example	1h
Jul 28	Applied those corrections	1h
Jul 28–29	Read through numpy.md — longer file, more technical	4h
Jul 29	Checked terminology against French Wikipedia, NumPy's French docs, and a couple of programming references, to make sure things like "masque booléen" and "sous-package" were actually the right call	2h30
Jul 29–30	Wrote up the numpy.md correction list (53 items — sorted what to apply, skip, or leave for later)	2h
Jul 30	Applied the numpy.md corrections	1h30
Jul 30	Windows credential manager kept crashing on push, lost a while to that	1h30
Jul 30–31	Sorted out pushing to my fork vs. QuantEcon directly (403 errors, remote config)	1h
Aug 1	main branch had drifted (ahead/behind), had to reset it cleanly	1h30
Aug 1	PR #19 got wiped out by accident during the branch cleanup, rebuilt it	1h
Aug 1–3	Went back and double-checked non-breaking spaces and that nothing extra got changed in either file	1h30
Aug 1	numpy.md PR — first attempt had duplicate files in it, closed it and redid it clean (#23 → #24)	1h30
Aug 3	python_by_example.md PR, rebuilt after the #19 mess (→ #25)	1h
Aug 1–3	Wrote the PR descriptions	1h
Aug 3	Wrote up the tic/toc issue for the English repo	45m