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module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

 {
  "cells": [
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": []
-  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "#   1 A propos du calcul de $\\pi$\n",
-    "##   1.1 En demandant à la lib maths\n",
+    "# A propos du calcul de $\\pi$\n",
+    "## En demandant à la lib maths\n",
     "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": 1,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -36,13 +31,13 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "##   1.2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
+    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
     "Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation**:"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 4,
+   "execution_count": 2,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -51,7 +46,7 @@
        "3.128911138923655"
       ]
      },
-     "execution_count": 4,
+     "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -69,13 +64,13 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 1.3 Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
+    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
     "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonctionsinus se base sur le fait que si $ X \\sim U(0,1)$ et $ Y \\sim U(0,1)$ alors  $ P[X^2 + Y^2 \\le 1] = \\pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :\n"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 14,
+   "execution_count": 3,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -103,19 +98,19 @@
     "fig, ax=plt.subplots(1)\n",
     "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",
     "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",
-    "ax.set_aspect('equal')\n"
+    "ax.set_aspect('equal')"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "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 :\n"
+    "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 :"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 13,
+   "execution_count": 4,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -124,7 +119,7 @@
        "3.112"
       ]
      },
-     "execution_count": 13,
+     "execution_count": 4,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -132,13 +127,6 @@
    "source": [
     "4*np.mean(accept)"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
   }
  ],
  "metadata": {