From 5226a14645fabd105e1db1238c7d09c62dc3cb72 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MigAP Date: Tue, 27 Oct 2020 13:43:11 +0100 Subject: [PATCH] more fixes --- module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org | 17 ++++++++--------- 1 file changed, 8 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org index f29a5ba..8d29a57 100644 --- a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org +++ b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org @@ -1,4 +1,4 @@ -#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$ +#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$ #+LANGUAGE: fr #+HTML_HEAD: @@ -8,10 +8,10 @@ #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: - #+PROPERTY: header-args :eval never-export +#+PROPERTY: header-args :eval never-export -* En demandant à la lib maths -Mon ordinateur m'indique que $pi$ vaut approximativement: +* En demandant à la lib maths +Mon ordinateur m'indique que $pi$ vaut /approximativement/: #+begin_src python :results value :session :exports both from math import * @@ -22,10 +22,9 @@ pi : 3.141592653589793 * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon - Mais calculé avec la méthodes des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* : -#+begin_src python :results output :session :exports both +#+begin_src python :results value :session :exports both import numpy as np np.random.seed(seed=42) N = 10000 @@ -35,12 +34,12 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2) #+end_src #+RESULTS: +: 3.128911138923655 * Avec un argument "fréquentiel" de surface - Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas intervenir d'appel à la fonction sinus se basse sur le fait que si $X \sim U(0,1)$ et $Y \sim U(0,1)$ alors $P[ X^2 + Y^2 \leq 1 ] = \frac{\pi}{4}$ ( voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo#D%C3%A9termination_de_la_valeur_de_%CF%80][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait : -#+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :exports both +#+begin_src python :results output file :session :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :exports both import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(seed=42) @@ -61,7 +60,7 @@ print(matplot_lib_filename) #+end_src #+RESULTS: -[[file:]] +[[file:figure_pi_mc2.png]] 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 : -- 2.18.1