Suppresion espaces inutiles

module2/exo1/toy_notebook_fr.ipynb

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    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# \\`{A} propos du calcul de $\\pi$\n",
-    "\n",
+    "# A propos du calcul de $\\pi$\n",
     "## En demandant à la lib maths\n",
-    "\n",
-    "\n",
     "Mon ordinateur m'indique que $\\pi$ vaut _approximativement_ "
    ]
   },
@@ -35,7 +32,6 @@
    "metadata": {},
    "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__ : "
    ]
   },
@@ -69,14 +65,15 @@
    "metadata": {},
    "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 $X \\sim U(0,1)$ 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 illustre ce fait : "
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": 8,
-   "metadata": {},
+   "metadata": {
+    "scrolled": true
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -99,7 +96,6 @@
     "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",
     "fig, ax = plt.subplots(1)\n",