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module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

@@ -12,7 +12,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## En demandant à la lib maths\n",
-    "Mon ordinateur m’indique que π vaut *approximativement*"
+    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
@@ -38,7 +38,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## 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__ :"
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :"
    ]
   },
   {
@@ -63,7 +63,7 @@
     "N = 10000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)\n",
-    "2/(sum((x + np.sin(theta))>1)/N)"
+    "2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)"
    ]
   },
   {
@@ -71,9 +71,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
-    "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction\n",
-    "sinus se base sur le fait que si $X \\sim U(0,1)$ et $Y \\sim U(0,1)$ alors \n",
-    "$P[X^2 + Y^2 \\leq 1] = \\pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π)). Le code suivant illustre ce fait :"
+    "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X \\sim U(0,1)$ et $Y \\sim U(0,1)$ alors  $P[X^2+Y^2\\leq1] = \\pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π)). Le code suivant illustre ce fait :"
    ]
   },
   {