Troisème_essai

module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org

@@ -21,7 +21,6 @@ pi
 : 3.141592653589793
 
 * En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon
-  SCHEDULED: <2020-04-24 Ven>
 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 :exports both
@@ -42,7 +41,7 @@ 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 $P[X^2+Y^2 \le1] = \pi/4$ (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 file :session :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.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
 
 np.random.seed(seed=42)
@@ -63,7 +62,11 @@ print(matplot_lib_filename)
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x1145ee250>]]
+[[file:Traceback (most recent call last):
+  File "<stdin>", line 1, in <module>
+  File "/var/folders/21/wtvjlyxj21b3gj703l4k0j_40000gp/T/babel-4uvhkJ/python-bYwGgQ", line 4, in <module>
+    np.random.seed(seed=42)
+NameError: name 'np' is not defined]]
 
 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 :