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module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

@@ -11,14 +11,8 @@
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    "source": [
-    "## En demandant à la lib maths"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Mon ordinateur m’indique que *π* vaut *approximativement*"
+    "## En demandant à la lib maths\n",
+    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
@@ -43,19 +37,13 @@
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    "source": [
-    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :"
+    "## 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__ :"
    ]
   },
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    "outputs": [
     {
@@ -64,13 +52,14 @@
        "3.128911138923655"
       ]
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-     "execution_count": 2,
+     "execution_count": 7,
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      "output_type": "execute_result"
     }
    ],
    "source": [
     "import numpy as np\n",
+    "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N = 10000\n",
     "x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
@@ -82,21 +71,13 @@
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-    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface"
-   ]
-  },
-  {
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-   "source": [
-    "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonction\n",
-    "sinus se base sur le fait que si $X ∼ U(0, 1)$ et $Y ∼ U(0, 1)$ alors $P[X2 + Y2 ≤ 1] = π/4$ (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 :"
+    "## 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 $P[X^2+Y^2\\leq 1] = \\pi/4$ (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 :"
    ]
   },
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-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": 5,
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    "outputs": [
     {
@@ -115,11 +96,12 @@
    "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",
-    "1\n",
+    "\n",
     "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "fig, ax = plt.subplots(1)\n",
@@ -132,13 +114,12 @@
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    "source": [
-    "Il est alors aisé d’obtenir une approximation (pas terrible) de *π* en comptant combien de fois,\n",
-    "en moyenne, $X2 + Y2$ est inférieur à 1 :"
+    "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 :"
    ]
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     {
@@ -147,7 +128,7 @@
        "3.112"
       ]
      },
-     "execution_count": 4,
+     "execution_count": 6,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }