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En Python l'opérateur usuel d'affectation est =. Mais il existe d'autres opérateurs permettent d'affecter une variable avec nouvelle valeur dépendant de sa valeur courante. On peut citer +=, -=, *= (multiplication), /= (division), **= (puissance), //= (division et arrondi à l'unité par défaut) ou encore %= (reste de division euclidienne).
Par exemple, a+=5 est équivalent à a=a+5.

Prenons par exemple le script ci-dessous avec plusieurs opérateurs d'affectation :

Code: Select all

def factorial(n):
  if n==0:
    return 1
  else:
    return n*factorial(n-1)
def factorial2(n):
  if n==0:
    return 1
  f=1
  for p in range(n):
    f*=p+1
  return f

D'une part petit détail, comme visible sur la capture d'écran précédente, l'éditeur de scripts avait le défaut de ne pas colorer les opérateurs d'affectation contrairement aux autres opérateurs, ce qui ne facilitait pas la lecture des scripts peu aérés.

Mais il y avait d'autre part plus embêtant pour les opérateurs d'affectation utilisant plusieurs caractères. Si une opérande était entrée à leur droite, ce qui est normalement le but pour un opérateur infixé, tous leurs caractères à l'exception du premier devenaient invisibles.

Ces deux problèmes d'affichage sont désormais corrigés.

L'algorithme de calcul de la médiane avait un petit bug, pouvant dans certains cas lui trouver une valeur supérieure au troisième quartile, comme représenté ci-contre avec le diagramme en boîte de la série statistique 1-2-3-3-3-4.

C'est maintenant corrigé.

La calculatrice ne gérait jusqu'à présent qu'un seul type de régression, la régression linéaire sous la forme .

Amélioration cette fois-ci puisque 8 autres formes de régression sont à présent disponibles :

• Quadratique :
  $mathjax$y = a x ^ 2 + b x + c$mathjax$
• Cubique :
  $mathjax$y = a x ^ 3 + b x ^ 2 + c x + d$mathjax$
• Quartique :
  $mathjax$y = a x ^ 4 + b x ^ 3 + c x ^ 2 + d x + e$mathjax$
• Logarithmique :
  $mathjax$y = a ln ( x ) + b$mathjax$
• Exponentielle :
  $mathjax$y = a e ^ { b x }$mathjax$
• Puissance :
  $mathjax$y = a x ^ b$mathjax$
• Trigonométrique :
  $mathjax$y = a sin ( b x + c ) + d$mathjax$
• Logistique :
  $mathjax$y = \frac { c } { a e ^ { - b x } }$mathjax$

Pour choisir autre chose que la régression linéaire par défaut, il suffira de taper simplement

OK

comme indiqué dans l'onglet Graphique, après avoir éventuellement sélectionné auparavant le bon tracé si jamais il y en avait plusieurs.

Les boîtes de dialogues d'avertissement étaient jusqu'à présent un peu déroutantes. Avec la sélection de leurs deux boutons qui faisait varier la couleur du blanc au gris très clair, il n'était pas évident de savoir si nous étions en train de confirmer ou annuler.

Désormais plus de problème, puisque le bouton sélectionné sera coloré en orange-NumWorks.

En mode examen, le clignotement de la diode présentait plusieurs problèmes de conformité qui auraient pu embêter les surveillants d'épreuves 2019 :

• la diode se figeait (allumée ou éteinte) si la touche était maintenue à l'extinction de la machine, de quoi potentiellement tromper le surveillant sur l'état du mode examen en début d'épreuve
• la diode se figeait également lorsque la calculatrice était occupée (tracé de graphe, exécution d'un script Python...), alors que les textes imposent un signal régulier une fois en mode examen
• la diode s'éteignait à l'extinction de la calculatrice, alors que les textes imposaient un signal permanent en mode examen (et les surveillants pouvaient alors penser que le candidat en question avait réussi à sortir du mode examen)

Le code de clignotement de la diode en mode examen a été intégralement refondu pour cette version.

Le rythme du signal a d'une part été ralenti, ce qui sera moins stressant pour ceux qui le voient, les surveillants.

Mais surtout à l'avenir le signal sera bien présent et régulier en toute situation !