From 3effe4dcc1ecdc36a832a100b0cc135a1307defb Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: c84ad4823ff7a24ecd9aadc23649b02f
 <c84ad4823ff7a24ecd9aadc23649b02f@app-learninglab.inria.fr>
Date: Fri, 18 Aug 2023 08:07:13 +0000
Subject: [PATCH] Update toy_notebook_fr.ipynb

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 module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb | 83 ++++++++++++++++++++----------
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diff --git a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
index f6ce84d..ad99e83 100644
--- a/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
+++ b/module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb
@@ -2,19 +2,34 @@
  "cells": [
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
+   "source": [
+    "# À propos du calcul de $\\pi$"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "source": [
-    "# À propos du calcul de $\\pi$\n",
     "\n",
-    "## En demandant à la lib maths\n",
     "\n",
-    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
+    "## En demandant à la lib maths\n",
+    "Mon ordinateur m’indique que $\\pi$ vaut *approximativement*\n"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
-   "metadata": {},
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
@@ -31,17 +46,22 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "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** :"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 6,
-   "metadata": {},
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -49,7 +69,7 @@
        "3.128911138923655"
       ]
      },
-     "execution_count": 6,
+     "execution_count": 2,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -65,17 +85,22 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "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 fonction sinus se base sur le fait que si $X ∼ U(0, 1)$ et $Y ∼ U(0, 1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \\le 1] = \\frac{\\pi}{4}$ (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 :"
+    "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 $X ∼ U(0, 1)$ et $Y ∼ U(0, 1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \\le 1] = \\frac{\\pi}{4}$ (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 :\n"
    ]
   },
   {
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-   "metadata": {},
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+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -93,13 +118,15 @@
    "source": [
     "%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",
     "y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1)\n",
-    "1\n",
+    "\n",
     "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\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",
@@ -108,15 +135,21 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
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+    "hidePrompt": false
+   },
    "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 :"
    ]
   },
   {
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-   "execution_count": 8,
-   "metadata": {},
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+   },
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     {
      "data": {
@@ -124,7 +157,7 @@
        "3.112"
       ]
      },
-     "execution_count": 8,
+     "execution_count": 4,
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     }
@@ -132,16 +165,10 @@
    "source": [
     "4*np.mean(accept)"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
   }
  ],
  "metadata": {
+  "hide_code_all_hidden": false,
   "kernelspec": {
    "display_name": "Python 3",
    "language": "python",
-- 
2.18.1