+1

module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

@@ -29,14 +29,8 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## En demandant à la lib maths"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
+    "## En demandant à la lib maths \n",
+    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement* "
    ]
   },
   {
@@ -95,7 +89,7 @@
    "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 $P[X^2 + Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (voir méthode de [Monte Carlo](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80) sur Wikipedia). 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 $P[X^2 + Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (voir méthode de [Monte Carlo](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80) sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait :"
    ]
   },
   {
@@ -117,7 +111,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "%matplotlib inline \n",
+    "%matplotlib inline  \n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
     "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
@@ -138,7 +132,7 @@
    "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 :"
+    "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 :"
    ]
   },
   {