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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 $\\pi$ 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__ :\n"
    ]
   },
   {
@@ -71,7 +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 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 :"
+    "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/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :"
    ]
   },
   {
@@ -101,12 +101,12 @@
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "\n",
-    "accept = (x*x + y*y) <= 1\n",
+    "accept = (x*x+y*y)<=1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "\n",
     "fig, ax = plt.subplots(1)\n",
-    "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2)\n",
-    "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2)\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')"
    ]
   },
@@ -114,8 +114,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois,\n",
-    "en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à $1$ :"
+    "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 :"
    ]
   },
   {