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Date: Sun, 5 Oct 2025 15:28:44 +0000
Subject: [PATCH] no commit message

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 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 36 ++++++++++--------------------
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index f2607e9..95d0865 100644
--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -11,14 +11,9 @@
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    "source": [
-    "## En demandant à la lib maths"
-   ]
-  },
-  {
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-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut \\textit{approximativement}"
+    "## En demandant à la lib maths\n",
+    "\n",
+    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
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-    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon"
-   ]
-  },
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-   "source": [
-    "Mais calculé avec la \\textbf{méthode} des \\color{blue} aiguilles de Buffon\\color{black}, on obtiendrait comme \\textbf{approximation} :"
+    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
+    "\n",
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :"
    ]
   },
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@@ -82,14 +72,9 @@
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    "source": [
-    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "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 \\color{blue} méthode de Monte Carlo sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait :"
+    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
+    "\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 :"
    ]
   },
   {
@@ -113,12 +98,15 @@
    "source": [
     "%matplotlib inline\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "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",
+    "\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",
-- 
2.18.1