Exercice 02-1

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#+TITLE: Votre titre #+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Konubinix
#+DATE: La date du jour
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/> * En demandant à la lib maths
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/> Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/
#+HTML_HEAD: <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.3/jquery.min.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.4/js/bootstrap.min.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Quelques explications #+BEGIN_SRC python :results verbatim :exports both :session 56abdee0-bba4-444e-8742-69eb45eb597e
from math import *
pi
#+END_SRC
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code #+RESULTS:
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être : 3.141592653589793
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation*  :
python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src python :results output :exports both #+BEGIN_SRC python :results verbatim :exports both :session 56abdee0-bba4-444e-8742-69eb45eb597e
print("Hello world!") import numpy as np
#+end_src np.random.seed(seed=42)
N = 10000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)
#+END_SRC
#+RESULTS: #+RESULTS:
: Hello world! : 3.128911138923655
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une * Avec un argument "fréquentiel" de surface
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d'appel
~C-c C-c~). à la fonction sinus se base sur le fait que si $X \sim U(0,1)$ et $Y \sim U(0,1)$
#+begin_src python :results output :session :exports both alors $P[X^2+Y^2 \le 1] = \pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le
import numpy code suivant illustre ce fait :
x=numpy.linspace(-15,15)
print(x)
#+end_src
#+RESULTS: #+BEGIN_SRC python :results file :exports both :session 56abdee0-bba4-444e-8742-69eb45eb597e
#+begin_example
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ]
#+end_example
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,5)) np.random.seed(seed=42)
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x) N = 1000
plt.tight_layout() x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
accept = (x*x+y*y) <= 1
reject = np.logical_not(accept)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.set_aspect('equal')
matplot_lib_filename = "3.png"
plt.savefig(matplot_lib_filename) plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename) matplot_lib_filename
#+end_src #+END_SRC
#+attr_html: :width 640px :height 480px
#+attr_latex: :width 640px :height 480px
#+RESULTS:
[[file:3.png]]
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en comptant
combien de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1 :
#+BEGIN_SRC python :results verbatim :exports both :session 56abdee0-bba4-444e-8742-69eb45eb597e
4*np.mean(accept)
#+END_SRC
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]] : 3.112
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
compréhensible sur GitLab.
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en
faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
informations et les remplacer par votre document computationnel.
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