From 71aef3322f9d3dbafca7aad0fa74ac2333fd4e76 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: c8245daf3a603bfeeb31fe89445b2933
 <c8245daf3a603bfeeb31fe89445b2933@app-learninglab.inria.fr>
Date: Fri, 26 Jun 2020 09:30:53 +0000
Subject: [PATCH] modif in spaces

---
 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 19 +++++++++++++------
 1 file changed, 13 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index 7174599..0cc72b4 100644
--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -4,8 +4,13 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# À propos du calcul de $\\pi$\n",
-    "\n",
+    "# À propos du calcul de $\\pi$"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
     "## En demandant à la lib maths\n",
     "\n",
     "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
@@ -34,8 +39,7 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon\n",
-    "\n",
-    "Mais calculé avec la **méthode** des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme **approximation** :"
+    "Mais calculé avec la __méthode__ des [aiguilles de Buffon](https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon), on obtiendrait comme __approximation__ :"
    ]
   },
   {
@@ -68,13 +72,12 @@
    "metadata": {},
    "source": [
     "## Avec un argument \"fréquentiel\" de surface\n",
-    "\n",
     "Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d’appel à la fonctionsinus se base sur le fait que si $X \\sim U(0, 1)$ et $Y \\sim U(0, 1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \\leq 1]=p/4$ (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 :"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 6,
+   "execution_count": 8,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -91,8 +94,10 @@
     }
    ],
    "source": [
+    "\n",
     "%matplotlib inline\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
     "N=1000\n",
     "x=np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
@@ -100,6 +105,8 @@
     "accept=(x*x+y*y)<=1\n",
     "reject=np.logical_not(accept)\n",
     "\n",
+    "\n",
+    "\n",
     "fig, ax=plt.subplots(1)\n",
     "ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",
     "ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None)\n",
-- 
2.18.1