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#+TITLE: Votre titre #+TITLE: A propos du calcul de $\pi$
#+AUTHOR: Votre nom #+AUTHOR: Votre nom
#+DATE: La date du jour #+DATE: La date du jour
#+LANGUAGE: fr #+LANGUAGE: fr
# #+PROPERTY: header-args :eval never-export # #+PROPERTY: header-args :eval never-export
#+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/> * En demandant à la lib maths
#+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>
* Quelques explications Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement//:
Ceci est un document org-mode avec quelques exemples de code #+begin_src python :results value :session *python* :exports both
python. Une fois ouvert dans emacs, ce document peut aisément être from math import *
exporté au format HTML, PDF, et Office. Pour plus de détails sur pi
org-mode vous pouvez consulter https://orgmode.org/guide/. #+end_src
Lorsque vous utiliserez le raccourci =C-c C-e h o=, ce document sera #+RESULTS:
compilé en html. Tout le code contenu sera ré-exécuté, les résultats : 3.141592653589793
récupérés et inclus dans un document final. Si vous ne souhaitez pas
ré-exécuter tout le code à chaque fois, il vous suffit de supprimer
le # et l'espace qui sont devant le ~#+PROPERTY:~ au début de ce
document.
Comme nous vous l'avons montré dans la vidéo, on inclue du code
python de la façon suivante (et on l'exécute en faisant ~C-c C-c~):
#+begin_src python :results output :exports both #+begin_src python :results value :exports both
print("Hello world!") 4*np.mean
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: Hello world!
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Voici la même chose, mais avec une session python, donc une
persistance d'un bloc à l'autre (et on l'exécute toujours en faisant Mais calculé avec la *méthode des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtient comme *approximation* :
~C-c C-c~).
#+begin_src python :results output :session :exports both #+begin_src python :results value :session *python* :exports both
import numpy import numpy as np
x=numpy.linspace(-15,15) np.random.seed(seed=42)
print(x) N = 10000
x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
#+begin_example : 3.128911138923655
[-15. -14.3877551 -13.7755102 -13.16326531 -12.55102041
-11.93877551 -11.32653061 -10.71428571 -10.10204082 -9.48979592 * Avec un argument "fréquentiel" de surface
-8.87755102 -8.26530612 -7.65306122 -7.04081633 -6.42857143
-5.81632653 -5.20408163 -4.59183673 -3.97959184 -3.36734694 Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas
-2.75510204 -2.14285714 -1.53061224 -0.91836735 -0.30612245 intervenir d'appel à la fontion sinus se base sur le fait que si $X \sim
0.30612245 0.91836735 1.53061224 2.14285714 2.75510204 U(0,1)$ et $Y \sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (voir
3.36734694 3.97959184 4.59183673 5.20408163 5.81632653 [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%25C3%25A9thode_de_Monte-Carlo#D%25C3%25A9termination_de_la_valeur_de_%25CF%2580][méthode
6.42857143 7.04081633 7.65306122 8.26530612 8.87755102 de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait :
9.48979592 10.10204082 10.71428571 11.32653061 11.93877551
12.55102041 13.16326531 13.7755102 14.3877551 15. ] #+begin_src python :results output file :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :exports both :session *python*
#+end_example
Et enfin, voici un exemple de sortie graphique:
#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="./cosxsx.png" :exports results
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,5)) np.random.seed(seed=42)
plt.plot(x,numpy.cos(x)/x) N = 1000
plt.tight_layout() x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)
accept = (x*x+y*y) <= 1
reject = np.logical_not(accept)
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)
ax.set_aspect('equal')
plt.savefig(matplot_lib_filename) plt.savefig(matplot_lib_filename)
print(matplot_lib_filename) print(matplot_lib_filename)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:./cosxsx.png]] [[file:figure_pi_mc2.png]]
Vous remarquerez le paramètre ~:exports results~ qui indique que le code Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en
ne doit pas apparaître dans la version finale du document. Nous vous comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
recommandons dans le cadre de ce MOOC de ne pas changer ce paramètre
(indiquer ~both~) car l'objectif est que vos analyses de données soient #+begin_src python :results output :session *python* :exports both
parfaitement transparentes pour être reproductibles. 4*np.mean(accept)
#+end_src
Attention, la figure ainsi générée n'est pas stockée dans le document
org. C'est un fichier ordinaire, ici nommé ~cosxsx.png~. N'oubliez pas #+RESULTS:
de le committer si vous voulez que votre analyse soit lisible et : 3.112
compréhensible sur GitLab.
Enfin, n'oubliez pas que nous vous fournissons dans les ressources de
ce MOOC une configuration avec un certain nombre de raccourcis
claviers permettant de créer rapidement les blocs de code python (en
faisant ~<p~, ~<P~ ou ~<PP~ suivi de ~Tab~).
Maintenant, à vous de jouer! Vous pouvez effacer toutes ces
informations et les remplacer par votre document computationnel.
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