Update exercice remise à zero.ipynb

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# 1 A propos du calcul de $\pi$ {
"cells": [],
## 1.1 En demandant à la lib maths "metadata": {
"kernelspec": {
mon ordinateur m'indique de $\pi$ vaut *approximativement* "display_name": "Python 3",
"language": "python",
from math import * "name": "python3"
print(pi) },
"language_info": {
## 1.2 En utilisant la méthodes des aiguilles de Buffon "codemirror_mode": {
"name": "ipython",
Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), in obtientdrait comme **appoximation** : "version": 3
},
"file_extension": ".py",
import numpy as np "mimetype": "text/x-python",
np.random.seed(seed=42) "name": "python",
N = 10000 "nbconvert_exporter": "python",
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1) "pygments_lexer": "ipython3",
theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2) "version": "3.6.3"
2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N) }
},
## 1.3 Avec un argument "fréquentiel" de surface "nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
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 $X ∼ U(0,1)$ alors $P[X<sup>2</sup> + Y<sup>2</sup> ≤ 1] = π/4 (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42)
N = 1000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
1
accept = (x*x+y*y) <= 1
reject = np.logical_not(accept)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.set_aspect('equal')
il est alors aisé d'onbtenir une approxiamtion (pas terrible) de $\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, X<sup>2</sup> + Y<sup>2</sup> est inférieur à 1 :
4*np.mean(accept)
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