1er correction

module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

 {
  "cells": [
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "March 28, 2019"
-   ]
-  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
@@ -37,7 +30,7 @@
    "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*"
    ]
   },
   {
@@ -62,8 +55,8 @@
    "cell_type": "markdown",
    "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** :\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__ :\n"
    ]
   },
   {
@@ -95,13 +88,13 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# 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 fonction sinus se base sur le fait que si X ∼ U(0, 1) et Y ∼ U(0, 1) alors $P[X^2 + Y^2 ≤ 1] = \\pi/4$ (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 :"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 4,
+   "execution_count": 6,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -124,9 +117,10 @@
     "N = 1000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
-    "1\n",
+    "\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, edgecolor=None)\n",
     "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",
@@ -137,13 +131,12 @@
    "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 :"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": 7,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -152,13 +145,13 @@
        "3.112"
       ]
      },
-     "execution_count": 5,
+     "execution_count": 7,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
    ],
    "source": [
-    "4*np.mean(accept)\n"
+    "4*np.mean(accept)"
    ]
   }
  ],