second essai

module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

@@ -2,14 +2,21 @@
  "cells": [
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "source": []
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "source": [
     "# À propos du calcul de $\\pi$\n",
+    "\n",
     "## En demandant à la lib maths\n",
     "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut *approximativement*"
    ]
@@ -17,7 +24,10 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 1,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
@@ -34,16 +44,22 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "source": [
     "## En utilisation la méthode des aiguilles de Buffon\n",
-    "Mais calculé avec la méthode des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme **approxmiation** :"
+    "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": 2,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -67,16 +83,22 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "source": [
     "## 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 $X \\sim \\mathcal{U}(0,1)$ et $Y \\sim \\mathcal{U}(0,1)$ alors $\\mathcal{P}[X^2 + Y^2 \\leq 1] = \\pi/4$ (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 :"
+    "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 :"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 3,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -93,15 +115,18 @@
    ],
    "source": [
     "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
     "import matplotlib.pyplot as plt\n",
     "np.random.seed(seed=42)\n",
+    "\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",
+    "\n",
     "accept = (x*x+y*y) <= 1\n",
     "reject = np.logical_not(accept)\n",
     "\n",
-    "fig,ax = plt.subplots(1)\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",
     "ax.set_aspect('equal')"
@@ -109,7 +134,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "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 :"
    ]
@@ -117,7 +145,10 @@
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 4,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "hideCode": false,
+    "hidePrompt": false
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -136,6 +167,7 @@
   }
  ],
  "metadata": {
+  "hide_code_all_hidden": false,
   "kernelspec": {
    "display_name": "Python 3",
    "language": "python",