Commit 7808267b authored by Dorian Goepp's avatar Dorian Goepp

first exercise

parent e391755a
#+TITLE: Votre titre #+TITLE: À propos du calcul de pi
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Dorian Goepp
#+DATE: La date du jour #+DATE: 2022-10-22
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
...@@ -11,74 +11,55 @@ ...@@ -11,74 +11,55 @@
#+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/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Quelques explications * En demandant à la lib maths
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code Mon ordinateur m'indique que $$pi$$ vaut /approximativement/
R. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être
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 #+begin_src R :results output :session *R* :exports both
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats pi
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas #+end_src
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 #+RESULTS:
document. : [1] 3.141593
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclut du code Mais calculé avec la méthode des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* :
R de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src R :results output :exports both #+begin_src R :results output :session *R* :exports both
print("Hello world!") set.seed(42)
N = 100000
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1))
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: [1] "Hello world!" :
: [1] 3.14327
Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le * Avec un argument "fréquentiel" de surface
plus courant, R étant vraiment un langage interactif), donc une
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
~C-c C-c~).
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intevenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $$X ~ U(0, 1)$$ $$Y ~ U(0, 1)$$ alors $$P\[X^2 + Y^2 \leq 1 \] = \pi / 4$$
summary(cars) (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
#+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
set.seed(42)
N=1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <= 1)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X, y=Y, color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: speed dist
: Min. : 4.0 Min. : 2.00
: 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00 Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $$\pi$$ en comptatn combien de fois, en moyenne, $$X^2 + Y^2$$ est inférieur à $$1$$ :
: Median :15.0 Median : 36.00
: Mean :15.4 Mean : 42.98 #+begin_src R :results output :session *R* :exports both
: 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00 4*mean(df$Accept)
: Max. :25.0 Max. :120.00
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src R :results output graphics :file "./cars.png" :exports results :width 600 :height 400 :session *R*
plot(cars)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cars.png]] : [1] 3.156
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 ~cars.png~. N'oubliez pas
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
compréhensible sur GitLab.
Enfin, pour les prochains exercices, nous ne vous fournirons pas
forcément de fichier de départ, ça sera à vous de le créer, par
exemple en repartant de ce document et de le commiter vers
gitlab. 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 R (en
faisant ~<r~ ou ~<R~ 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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