diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
index fa14c8f7208651a8a4205c6c1833b2165f360ab6..753cedd72d7ce5af95475ae2a9bd2ee50fcee490 100644
--- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
+++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org
@@ -1,17 +1,16 @@
#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
#+LANGUAGE: fr
-
+
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
#+HTML_HEAD:
-#+HTML_HEAD:
+#+HTML_HEAD:
#+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