Update toy_document_orgmode_R_fr.org

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#+TITLE: Votre titre #+TITLE: A propos du calcul de $\pi$
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Guilain Leduc
#+DATE: La date du jour #+DATE: 21 juillet 2020
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export #+PROPERTY: header-args :session :exports both
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/> #+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/> #+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>
...@@ -11,74 +11,56 @@ ...@@ -11,74 +11,56 @@
#+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 * En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/:
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code #+begin_src R :results output :session *R* :exports both
R. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être pi
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/.
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 inclut du code
R de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src R :results output :exports both
print("Hello world!")
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: [1] "Hello world!" : [1] 3.141593
Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le
plus courant, R étant vraiment un langage interactif), donc une
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant
~C-c C-c~).
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Masi calculé avec la *méthode* des
[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* :
#+begin_src R :results output :session *R* :exports both #+begin_src R :results output :session *R* :exports both
summary(cars) set.seed(42)
N = 100000
x = runif(N)
theta = pi/2*runif(N)
2/(mean(x+sin(theta)>1))
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: speed dist :
: Min. : 4.0 Min. : 2.00 : [1] 3.14327
: 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
: Median :15.0 Median : 36.00 * Avec un argument "fréquentiel" de surface
: Mean :15.4 Mean : 42.98 SCHEDULED: <2020-07-21 mar.>
: 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00 Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas
: Max. :25.0 Max. :120.00 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 $P[X^2+Y^2 \leq 1] = \pi/4$ (voir
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique: [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%25C3%25A9thode_de_Monte-Carlo#D%25C3%25A9termination_de_la_valeur_de_%25CF%2580][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
#+begin_src R :results output graphics :file "./cars.png" :exports results :width 600 :height 400 :session *R*
plot(cars) #+begin_src R :results output graphics :file figure_pi_mc1.png :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
set.seed(42)
N = 1000
df = data.frame(X = runif(N), Y = runif(N))
df$Accept = (df$X**2 + df$Y**2 <=1)
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=X,y=Y,color=Accept)) + geom_point(alpha=.2) + coord_fixed() + theme_bw()
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cars.png]] [[file:figure_pi_mc1.png]]
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient
parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cars.png~. N'oubliez pas comptant combien de fois, en moyenne, $X²+Y²$ est inférieur à 1 :
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et
compréhensible sur GitLab.
Enfin, pour les prochains exercices, nous ne vous fournirons pas #+begin_src R :results output :session *R* :exports both
forcément de fichier de départ, ça sera à vous de le créer, par 4*mean(df$Accept)
exemple en repartant de ce document et de le commiter vers #+end_src
gitlab. N'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code R (en
faisant ~<r~ ou ~<R~ suivi de ~Tab~).
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces #+RESULTS:
informations et les remplacer par votre document computationnel. : [1] 3.156
\ No newline at end of file
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