Update toy_document_orgmode_python_fr.org

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#+TITLE: Votre titre
#+AUTHOR: Votre nom
#+DATE: La date du jour
#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
#+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>
#+LANGUAGE: fr
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
#+HTML_HEAD: <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.3/jquery.min.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.4/js/bootstrap.min.js"></script>
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.3/jquery.min.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.4/js/bootstrap.min.js"></script>
#+PROPERTY: header-args :session :exports both
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/
* Quelques explications
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être
pi
R. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être
#+end_src
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
#+RESULTS:
: [1] 3.141593
Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
comme *approximation* :
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code
python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src python :results output :exports both
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
set.seed(42)
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclut du code
N = 100000
R de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
#+begin_src R :results output :exports both
2/(mean(x+sin(theta)>1))
print("Hello world!")
#+end_src
#+end_src
#+RESULTS:
: Hello world!
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une
#+RESULTS:
: [1] 3.14327
: [1] "Hello world!"
* Avec un argument "fréquentiel" de surface
Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas
plus courant, R étant vraiment un langage interactif), donc une
intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X\sim
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
U(0,1)$ et $Y\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%25C3%25A9thode_de_Monte-Carlo#D%25C3%25A9termination_de_la_valeur_de_%25CF%2580][méthode de
~C-c C-c~).
#+begin_src python :results output :session :exports both
import numpy
x=numpy.linspace(-15,15)
print(x)
Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
#+begin_src R :results output graphics :file figure_pi_mc1.png :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
summary(cars)
set.seed(42)
#+end_src
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
#+RESULTS:
#+begin_example
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ]
#+end_example
df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)
: speed dist
library(ggplot2)
: Min. : 4.0 Min. : 2.00
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
: 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
#+end_src
: Median :15.0 Median : 36.00
: Mean :15.4 Mean : 42.98
#+RESULTS:
: 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
[[file:figure_pi_mc1.png]]
: Max. :25.0 Max. :120.00
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x)
plt.tight_layout()
plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename)
comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
#+begin_src R :results output graphics :file "./cars.png" :exports results :width 600 :height 400 :session *R*
plot(cars)
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both
#+end_src
4*mean(df$Accept)
#+end_src
#+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]]
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
compréhensible sur GitLab.
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en
faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
informations et les remplacer par votre document computationnel.
[[file:./cars.png]]
#+RESULTS:
: [1] 3.156
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