Update toy_document_orgmode_R_fr.org

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#+TITLE: Votre titre #+TITLE: À propos du calcul de π
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: BarzoThom
#+DATE: La date du jour #+DATE: 31-03-2020
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/> * En demandant à la lib maths
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>
#+HTML_HEAD: <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.3/jquery.min.js"></script>
#+HTML_HEAD: <script src="https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.4/js/bootstrap.min.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>
* Quelques explications 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
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Voici la même chose, mais avec une session R (c'est le cas le Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme approximation :
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~).
#+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
: Mean :15.4 Mean : 42.98
: 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
: Max. :25.0 Max. :120.00
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src R :results output graphics :file "./cars.png" :exports results :width 600 :height 400 :session *R*
plot(cars)
#+end_src
#+RESULTS: * Avec un argument "fréquentiel" de surface
[[file:./cars.png]]
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre \sim U(0,1)$ et $Y \sim U(0,1)$ alors $P[X2+Y2≤1]=\pi/4$ [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][(voir méthode de Monte Carlo sur Wikipedia)]].
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient Le code suivant illustre ce fait :
parfaitement transparentes pour être reproductibles.
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document #+begin_src R :results output graphics :file (org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both :width 600 :height 400 :session *R*
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cars.png~. N'oubliez pas set.seed(42)
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et N = 1000
compréhensible sur GitLab. 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
Enfin, pour les prochains exercices, nous ne vous fournirons pas #+RESULTS:
forcément de fichier de départ, ça sera à vous de le créer, par [[file:/tmp/babel-ZL7FVn/figurepMKVJB.png]]
exemple en repartant de ce document et de le commiter vers
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 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 :
informations et les remplacer par votre document computationnel. #+begin_src R :results output :session *R* :exports both
4*mean(df$Accept)
#+end_src
\ No newline at end of file
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