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org python fr error correction

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...@@ -14,19 +14,21 @@ ...@@ -14,19 +14,21 @@
* En demandant à la lib maths * En demandant à la lib maths
Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/ Mon ordinateur m'indique que $\pi$ vaut /approximativement/
#+begin_src python :results output :exports both
#+begin_src python :results value :session *python* :exports both
from math import * from math import *
pi pi
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: 3.141592653589793
* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
Mais calculé avec la *méthode* des Mais calculé avec la *méthode* des
[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Aiguille_de_Buffon][aiguilles de Buffon]], on obtiendrait comme *approximation* : [[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 value :session *python* :exports both
import numpy as np import numpy as np
np.random.seed(seed=42) np.random.seed(seed=42)
N = 10000 N = 10000
...@@ -36,6 +38,7 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2) ...@@ -36,6 +38,7 @@ theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=pi/2)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
: 3.12891113892
* Avec un argument "fréquentiel" de surface * Avec un argument "fréquentiel" de surface
...@@ -43,7 +46,7 @@ Sinon, une méthode plus simple à comprendre et ne faisant pas ...@@ -43,7 +46,7 @@ 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 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 [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le U(0,1)$ et $Y\sim U(0,1)$ alors $P[X^2+Y^2\leq 1]=\pi/4$ (voir [[https://fr.wikipedia.org/wiki/Méthode_de_Monte-Carlo#Détermination_de_la_valeur_de_π][méthode de Monte Carlo sur Wikipedia]]). Le
code suivant illustre ce fait: code suivant illustre ce fait:
#+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="./figure_pi_mc1.png" :exports both #+begin_src python :results output file :var matplot_lib_filename="./figure_pi_mc2.png" :exports both :session *python*
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(seed=42) np.random.seed(seed=42)
...@@ -64,11 +67,12 @@ print(matplot_lib_filename) ...@@ -64,11 +67,12 @@ print(matplot_lib_filename)
#+end_src #+end_src
#+RESULTS: #+RESULTS:
[[file:<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x114944d30>]] [[file:./figure_pi_mc2.png]]
Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $\pi$ en 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 : comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 :
#+begin_src python :results output :exports both
#+begin_src python :results output :session *python* :exports both
4*np.mean(accept) 4*np.mean(accept)
#+end_src #+end_src
......
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