diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
index b5265b0341810a59e630aaf369a49edaff53556b..650ddf2c944b58a0105e721bd2375c7efc5aac09 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
@@ -1,18 +1,18 @@
-#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
+#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
#+LANGUAGE: fr
-#+HTML_HEAD: #+LANGUAGE: fr
-#+HTML_HEAD: # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
+#+HTML_HEAD:
+#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
-#+PROPERTY: header-args :eval never-export
+#+PROPERTY: header-args :session :exports both
* En demandant à la lib maths
-Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/
+Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/:
#+begin_src python :results value :session *python* :exports both
from math import *
@@ -27,8 +27,8 @@ pi
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Mais calculé avec la *méthode* des
- [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on
-obtiendrait comme *approximation* :
+ [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait
+ comme *approximation* :
#+begin_src python :results value :session *python* :exports both
import numpy as np
@@ -46,10 +46,11 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
* Avec un argument "fréquentiel" de surface
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 $P[X² + Y²\le1]=\pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]).
+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 $P[X^2 + Y²\le1] = \pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]).
Le code suivant illustre ce fait :
-#+begin_src python :results output file :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :exports both :session *python*
+#+begin_src python :results output file :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :exports both :session *python*
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42)
@@ -71,14 +72,12 @@ print(matplot_lib_filename)
#+RESULTS:
[[file:figure_pi_mc2.png]]
-
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $π$
en comptant combien de fois, en moyenne, $X²+Y²$ est inférieur à 1 :
-#+begin_src python :results output :session :exports both
+#+begin_src python :results output :session *python* :exports both
4*np.mean(accept)
-print(4*np.mean(accept))
#+end_src
#+RESULTS: