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Commit 33319110 authored by Alain Leraut's avatar Alain Leraut
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module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.html
View file @ 33319110
...@@ -3,7 +3,7 @@ ...@@ -3,7 +3,7 @@
"http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="fr" xml:lang="fr"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="fr" xml:lang="fr">
<head> <head>
<!-- 2020-04-20 lun. 18:01 --> <!-- 2020-04-20 lun. 23:07 -->
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" /> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
<title>À propos du calcul de π</title> <title>À propos du calcul de π</title>
...@@ -232,6 +232,28 @@ for the JavaScript code in this tag. ...@@ -232,6 +232,28 @@ for the JavaScript code in this tag.
} }
/*]]>*///--> /*]]>*///-->
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<div id="content"> <div id="content">
...@@ -240,16 +262,15 @@ for the JavaScript code in this tag. ...@@ -240,16 +262,15 @@ for the JavaScript code in this tag.
<h2>Table des matières</h2> <h2>Table des matières</h2>
<div id="text-table-of-contents"> <div id="text-table-of-contents">
<ul> <ul>
<li><a href="#orgd10738e">1. En demandant à la lib maths</a></li> <li><a href="#orgd450129">1. En demandant à la lib maths</a></li>
<li><a href="#org50a725d">2. En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon</a></li> <li><a href="#org47c49f1">2. En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon</a></li>
<li><a href="#org7d95588">3. Avec un argument "fréquentiel" de surface</a></li> <li><a href="#org8fa2318">3. Avec un argument "fréquentiel" de surface</a></li>
</ul> </ul>
</div> </div>
</div> </div>
<div id="outline-container-orgd450129" class="outline-2">
<div id="outline-container-orgd10738e" class="outline-2"> <h2 id="orgd450129"><span class="section-number-2">1</span> En demandant à la lib maths</h2>
<h2 id="orgd10738e"><span class="section-number-2">1</span> En demandant à la lib maths</h2>
<div class="outline-text-2" id="text-1"> <div class="outline-text-2" id="text-1">
<p> <p>
Mon ordinateur m'indique que π vaut approximativement: Mon ordinateur m'indique que π vaut approximativement:
...@@ -267,12 +288,12 @@ Mon ordinateur m'indique que π vaut approximativement: ...@@ -267,12 +288,12 @@ Mon ordinateur m'indique que π vaut approximativement:
</div> </div>
</div> </div>
<div id="outline-container-org50a725d" class="outline-2"> <div id="outline-container-org47c49f1" class="outline-2">
<h2 id="org50a725d"><span class="section-number-2">2</span> En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon</h2> <h2 id="org47c49f1"><span class="section-number-2">2</span> En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon</h2>
<div class="outline-text-2" id="text-2"> <div class="outline-text-2" id="text-2">
<p> <p>
Mais calculé avec la méthode des aiguilles de Buffon, on obtiendrait Mais calculé avec la <b>méthode</b> des <a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon">aiguilles de Buffon</a>, on obtiendrait
comme approximation : comme <b>approximation</b> :
</p> </p>
<div class="org-src-container"> <div class="org-src-container">
...@@ -292,14 +313,14 @@ np.random.seed(seed=42) ...@@ -292,14 +313,14 @@ np.random.seed(seed=42)
</pre> </pre>
</div> </div>
</div> </div>
<div id="outline-container-org7d95588" class="outline-2"> <div id="outline-container-org8fa2318" class="outline-2">
<h2 id="org7d95588"><span class="section-number-2">3</span> Avec un argument "fréquentiel" de surface</h2> <h2 id="org8fa2318"><span class="section-number-2">3</span> Avec un argument "fréquentiel" de surface</h2>
<div class="outline-text-2" id="text-3"> <div class="outline-text-2" id="text-3">
<p> <p>
Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas 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 intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si
X∼U(0,1) et Y∼U(0,1) alors P[X2+Y2≤1]=π/4 (voir méthode de Monte \(X∼U(0,1) et Y∼U(0,1) \) alors \( P[X2+Y2≤1]=π/4 \) (voir
Carlo sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait : <a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80">méthode de Monte Carlo</a> sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait :
</p> </p>
<div class="org-src-container"> <div class="org-src-container">
...@@ -324,14 +345,13 @@ plt.savefig(matplot_lib_filename) ...@@ -324,14 +345,13 @@ plt.savefig(matplot_lib_filename)
<div class="figure"> <div class="figure">
<p><img src="./valeurpip.png" alt="valeurpip.png" /> <p><img src="./valeurpi.png" alt="valeurpi.png" />
</p> </p>
</div> </div>
<p> <p>
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π en Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π en comptant combien de fois, en moyenne, \(X2+Y2\) est inférieur à 1 :
comptant combien de fois, en moyenne, X2+Y2 est inférieur à 1 :
</p> </p>
<div class="org-src-container"> <div class="org-src-container">
...@@ -351,12 +371,16 @@ Auteur: Konrad Hinsen ...@@ -351,12 +371,16 @@ Auteur: Konrad Hinsen
<p> <p>
Created: 2019-03-28 Thu 11:06 Created: 2019-03-28 Thu 11:06
</p> </p>
<p>
<a href="http://validator.w3.org/check?uri=referer">Validate</a>
</p>
</div> </div>
</div> </div>
</div> </div>
<div id="postamble" class="status"> <div id="postamble" class="status">
<p class="author">Auteur: Leraut Alain</p> <p class="author">Auteur: Leraut Alain</p>
<p class="date">Created: 2020-04-20 lun. 18:01</p> <p class="date">Created: 2020-04-20 lun. 23:07</p>
<p class="validation"><a href="http://validator.w3.org/check?uri=referer">Validate</a></p> <p class="validation"><a href="http://validator.w3.org/check?uri=referer">Validate</a></p>
</div> </div>
</body> </body>
......
module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
View file @ 33319110
#+TITLE: Votre titre #+TITLE: À propos du calcul de π
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Leraut Alain
#+DATE: La date du jour
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
...@@ -11,83 +10,72 @@ ...@@ -11,83 +10,72 @@
#+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/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script> #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
* Quelques explications
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code * En demandant à la lib maths
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être Mon ordinateur m'indique que π vaut approximativement:
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur #+begin_src python :results output :session :exports both
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/. from math import *
print(pi)
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
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
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
print("Hello world!")
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: Hello world!
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant Mais calculé avec la méthode des aiguilles de Buffon, on obtiendrait
~C-c C-c~). comme approximation :
#+begin_src python :results output :session :exports both #+begin_src python :results output :session :exports both
import numpy import numpy as np
x=numpy.linspace(-15,15) np.random.seed(seed=42)
print(x) N = 10000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
valeur = 2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)
print(valeur)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
#+begin_example : 3.128911138923655
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041 * Avec un argument "fréquentiel" de surface
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592 Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143 intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694 X∼U(0,1) et Y∼U(0,1) alors P[X2+Y2≤1]=π/4 (voir méthode de Monte
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245 Carlo sur Wikipedia). Le code suivant illustre ce fait :
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653 #+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./valeurpip.png" :exports both
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
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 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)
plt.figure(figsize=(10,5)) accept = (x*x+y*y) <= 1
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x) reject = np.logical_not(accept)
plt.tight_layout()
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')
plt.savefig(matplot_lib_filename) plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename) print(matplot_lib_filename)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]] [[file:./valeurpip.png]]
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π en
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre comptant combien de fois, en moyenne, X2+Y2 est inférieur à 1 :
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
parfaitement transparentes pour être reproductibles. #+begin_src python :results output :session :exports both
print('{:1.13f}'.format(4*np.mean(accept)))
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document #+end_src
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 #+RESULTS:
compréhensible sur GitLab. : 3.1120000000000
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de Auteur: Konrad Hinsen
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en Created: 2019-03-28 Thu 11:06
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.
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