diff --git a/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org b/module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org index 4eeda906113b48422305b666dd87fe7a76455257..8e6d363fc625ee12afef3ac60df0a2b06a96284f 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: @@ -8,12 +8,12 @@ #+HTML_HEAD: #+HTML_HEAD: -#+PROPERTY: header-args :session :export both +#+PROPERTY: header-args :session :exports both * 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 value :session "python" :exports both +#+begin_src python :results value :session *python* :exports both from math import * pi #+end_src @@ -22,9 +22,10 @@ pi : 3.141592653589793 * 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* : -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 value :session "python" :exports both +#+begin_src python :results value :session *python* :exports both import numpy as np np.random.seed(seed=42) N = 10000 @@ -40,7 +41,8 @@ intervenir d'appel à la fonction sinus se base sur le fait que si $X\sim \cup(0,1)$ et $Y\sim \cup(0,1)$ alors $P[X^2 + Y^2 \le 1] = \pi/4$ (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 output file :session :var matplot_lib_filename=(org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both +#+begin_src python :results output file :var matplot_lib_filename="figure_pi_ex21.png") :exports both :session *python* + import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(seed=42) @@ -62,10 +64,10 @@ print(matplot_lib_filename) #+RESULTS: -Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de π en +Il est alors aisé d'obtenir une approximation (pas terrible) de $π$ en comptant combien de fois, en moyenne, $X^2 + Y^2$ est inférieur à 1 : -#+begin_src python :results output :session "python" :exports both +#+begin_src python :results output :session *python* :exports both 4*np.mean(accept) #+end_src