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Date: Sat, 27 Feb 2021 20:36:57 +0000
Subject: [PATCH] 6

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 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 8 ++++----
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+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -10,7 +10,7 @@
     "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*\n",
     "\n",
     "\n",
-    "In [1]:\n",
+    "In \\[1]:\n",
     "from math import *\n",
     "print (pi)\n",
     "    \n",
@@ -22,7 +22,7 @@
     "obtiendrait comme **approximation** :\n",
     "\n",
     "\n",
-    "In [2]:\n",
+    "In \\[2]:\n",
     "import numpy as np\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N = 10000\n",
@@ -36,7 +36,7 @@
     "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 $P[X^2+Y^2\\leq1] = \\pi/4$ (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 :\n",
     "\n",
     "\n",
-    "In [3]:\n",
+    "In \\[3]:\n",
     "\n",
     "%matplotlib inline\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
@@ -57,7 +57,7 @@
     "Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\\pi$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :\n",
     "\n",
     "\n",
-    "In [4]:\n",
+    "In \\[4]:\n",
     "\n",
     "4*np.mean(accept)\n",
     "3.1120000000000001\n",
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2.18.1