From 7534886dc210c0aedf706fcff22c45c454c4e19e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Herve Pabiou Date: Thu, 16 Feb 2023 16:54:27 +0100 Subject: [PATCH] 2e correction de l'exercice --- .../exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org | 23 +++++++++---------- 1 file changed, 11 insertions(+), 12 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org index b5265b0..650ddf2 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: -- 2.18.1