Fourth try

module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org

 #+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"/>
 #+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">
-#+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js">
+#+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  :session  :exports both
 
 * En demandant à la lib maths
-
 Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/:
 
 #+begin_src python :results value :session *python* :exports both
@@ -23,9 +22,8 @@ pi
 : 3.141592653589793
 
 * 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* :
+Mais calculé avec la *méthode* des [[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
@@ -42,12 +40,12 @@ 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 $P[X^2 + Y^2 \leq 1] = \pi/4$
-(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 :
+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 [[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 :session :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :exports both
+#+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)
@@ -68,17 +66,14 @@ print(matplot_lib_filename)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:/tmp/babel-xw334z/figure9Zfj5j.png]]
+[[file:figure_pi_mc2.png]]
 
 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:
+comptant combien de fois, en moyenne, $X^2+Y^2$ est inférieur à 1 :
 
-#+begin_src python :results value :session :exports both
+#+begin_src python :results output :session *python* :exports both
 4 * np.mean(accept)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-: 3.15184
-
-#+DATE: 2019-03-28 Thu 11:06
-#+AUTHOR: Konrad Jinsen
+: 3.112