Update toy_notebook_fr.ipynb

module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

 {
  "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "March 28, 2019"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
@@ -43,7 +50,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n"
+    "## 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** :"
    ]
   },
@@ -76,7 +83,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n"
+    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
     "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 $X \\sim U(0,1)$ et $Y \\sim U(0,1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \\geq 1] = \\pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :"
    ]
   },
@@ -101,12 +108,10 @@
    "source": [
     "%matplotlib inline\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
-    "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "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",
-    "\n",
     "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "\n",
@@ -146,7 +151,6 @@
   }
  ],
  "metadata": {
-  "celltoolbar": "Hide code",
   "kernelspec": {
    "display_name": "Python 3",
    "language": "python",
@@ -162,7 +166,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.6.2"
+   "version": "3.7.4"
   }
  },
  "nbformat": 4,