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@@ -15,20 +15,21 @@
 
 Mon ordinateur indique que \pi vaut /approximativement/:
 
-#+begin_src python :results output :exports both
+#+begin_src python :results output :session :exports both
 from math import *
 pi
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-: 3.141592653589793
+: Python 3.7.7 (tags/v3.7.7:d7c567b08f, Mar 10 2020, 10:41:24) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
+: Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
 
 * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
 
 Mais calculé avec la *méthode* des [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait
 comme *approximation* :
 
-#+begin_src python :results output :exports both
+#+begin_src python :results output :session :exports both
 import numpy as np
 np.random.seed(seed=42)
 N = 10000
@@ -38,7 +39,6 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-: 3.128911138923655
 
 * Avec un argument "fréquentiel" de surface
 
@@ -48,7 +48,7 @@ X∼U(0,1) et Y∼U(0,1) alors P[X^2+Y^2≤1]=π/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 output :session :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)
@@ -68,6 +68,13 @@ plt.savefig(matplot_lib_filename)
 print(matplot_lib_filename)
 #+end_src
 
+#+RESULTS:
+[[file:Traceback (most recent call last):
+  File "<stdin>", line 1, in <module>
+  File "c:/Users/bouac/AppData/Local/Temp/babel-3bK4It/python-AEJboM", line 4, in <module>
+    np.random.seed(seed=42)
+NameError: name 'np' is not defined]]
+
 #+begin_src python :results output :session :exports both
 4*np.mean(accept)
 #+end_src