Deuxième_essai_avec_la_figure

module2/exo1/toy_document_orgmode_python_fr.org

@@ -41,7 +41,7 @@ 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
 $X\sim U(0,1)$ 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=(org-babel-temp-file "figure" ".png") :exports both
+#+begin_src python :results file :session :var matplot_lib_filename="figure_pi_mc2.png" :exports both
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 np.random.seed(seed=42)
@@ -62,7 +62,7 @@ matplot_lib_filename
 #+end_src
 
 #+RESULTS:
-[[file:/var/folders/21/wtvjlyxj21b3gj703l4k0j_40000gp/T/babel-0OJhDQ/figureX0cFtl.png]]
+[[file:figure_pi_mc2.png]]
 
 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 :