19h02

module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

@@ -42,7 +42,7 @@
    },
    "source": [
     "##  En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon  \n",
-    "Mais calculé avec la **méthode** des [Aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :  "
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [Aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :  "
    ]
   },
   {
@@ -70,7 +70,7 @@
     "N = 10000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
     "theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)\n",
-    "2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)"
+    "2/(sum((x+np.sin(theta)) > 1)/N)"
    ]
   },
   {
@@ -113,7 +113,7 @@
     "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",
-    "accept = (x*x+y*y)<=1\n",
+    "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "fig, ax = plt.subplots(1)\n",
     "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",