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module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

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    },
    "source": [
     "## En demandant à la lib maths\n",
-    "\n",
-    "Mon ordinateur m'indique que 𝜋\n",
-    "vaut approximativement"
+    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 2,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false,
+    "scrolled": true
+   },
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
@@ -39,7 +41,9 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hidePrompt": false
+   },
    "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"
@@ -48,7 +52,10 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 3,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -72,7 +79,9 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false
+   },
    "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 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 :"
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    "source": [
     "4*np.mean(accept)"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
   }
  ],
  "metadata": {