From 381690cc7f429ccd6ae0d8f7bc32e91f415cad02 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 55c671948c2c802a48ec3ed371eaabea <55c671948c2c802a48ec3ed371eaabea@app-learninglab.inria.fr> Date: Thu, 30 Apr 2020 18:14:00 +0000 Subject: [PATCH] Update toy_document_orgmode_python_fr.org --- .../exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org | 136 +++++++++--------- 1 file changed, 71 insertions(+), 65 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org index c7157ba..97e8c2d 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org +++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org @@ -1,93 +1,99 @@ -#+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: +#+LANGUAGE: fr #+HTML_HEAD: +# #+PROPERTY: header-args :eval never-export #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: - +#+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: +#+PROPERTY: header-args :session :exports both +#+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: +* 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 ~