2e correction de l'exercice

module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org

-#+TITLE:  À propos du calcul de $\pi$
+#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
 #+LANGUAGE: fr
 
-#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>	#+LANGUAGE: fr
-#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/readtheorg.css"/>	# #+PROPERTY: header-args :eval never-export
+#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>	
+#+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>
 
-#+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: