Update-3

module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org

-#+TITLE:  À propos du calcul de $\pi$
+#+TITLE: À propos du calcul de $\pi$
 #+LANGUAGE: fr
 
 #+HTML_HEAD: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/css/htmlize.css"/>
@@ -8,12 +8,12 @@
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/lib/js/jquery.stickytableheaders.js"></script>
 #+HTML_HEAD: <script type="text/javascript" src="http://www.pirilampo.org/styles/readtheorg/js/readtheorg.js"></script>
 
-#+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