From 35f379dfb8858e4bbdc5ac47b4d9d94a56524754 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: c69f84d65f35b4f544de734e7d707ccd
 <c69f84d65f35b4f544de734e7d707ccd@app-learninglab.inria.fr>
Date: Mon, 14 Dec 2020 19:22:02 +0000
Subject: [PATCH] Updates

---
 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 51 ++++++++----------------------
 1 file changed, 13 insertions(+), 38 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index 773974e..fc65fd1 100644
--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -4,26 +4,20 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# 1 propos du calcul de $\\pi$"
+    "# À propos du calcul de $\\pi$"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 1.1 En demandant à la lib maths"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
+    "## En demandant à la lib maths\n",
+    "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": 7,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -35,7 +29,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "from math import*\n",
+    "from math import *\n",
     "print(pi)"
    ]
   },
@@ -43,19 +37,13 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 1.2 En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation**:"
+    "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 4,
+   "execution_count": 8,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -64,7 +52,7 @@
        "3.128911138923655"
       ]
      },
-     "execution_count": 4,
+     "execution_count": 8,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -82,14 +70,8 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## 1.3  Avec un argument \"fréquentiel\" de surface"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
-   "source": [
-    "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 $P[X^2+Y^2\\le1]=\\pi/4$ (voir [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :"
+    "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
+    "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 [méthode de Monte Carlo sur Wikipedia](https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80)). Le code suivant illustre ce fait :"
    ]
   },
   {
@@ -111,7 +93,7 @@
     }
    ],
    "source": [
-    "%matplotlib inline\n",
+    "%matplotlib inline  \n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
     "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
@@ -132,7 +114,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "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 :"
+    "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 :"
    ]
   },
   {
@@ -154,13 +136,6 @@
    "source": [
     "4*np.mean(accept)"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
   }
  ],
  "metadata": {
-- 
2.18.1