no commit message

module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

@@ -11,7 +11,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": 10,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -31,13 +31,13 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "### 1.2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
+    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
     "Mais calculé avec la **méthode** des [aguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation**:"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": 11,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -46,7 +46,7 @@
        "3.128911138923655"
       ]
      },
-     "execution_count": 5,
+     "execution_count": 11,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -64,7 +64,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    " ### 1.2 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 ∼ U ( 0, 1 ) et Y ∼ U ( 0, 1 ) alors P [X^2 + Y^2 ≤ 1] = π/4 (voir\n",
     "[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 :"
    ]