From 721b7c567928899a396d6933ce8be9f234b03638 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: bef6cb6b56771551e9882774baaa3f04 Date: Wed, 10 Jul 2024 21:16:27 +0000 Subject: [PATCH] Add org file to generate PDF --- module2/EXO2/toy_document_orgmode_python_fr | 67 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 67 insertions(+) create mode 100644 module2/EXO2/toy_document_orgmode_python_fr diff --git a/module2/EXO2/toy_document_orgmode_python_fr b/module2/EXO2/toy_document_orgmode_python_fr new file mode 100644 index 0000000..00bb438 --- /dev/null +++ b/module2/EXO2/toy_document_orgmode_python_fr @@ -0,0 +1,67 @@ +title: "On the computation of pi" +auteur : Meiling WU +output: html_notebook +#+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: +#+HTML_HEAD: + +#+PROPERTY: header-args :session :exports both + +* En demandant à la lib maths +Mon ordinateur m'indique que π vaut /approximativement: +#+begin_src python :results output :exports both +from math import * +print(pi) +#+end_src + +#+RESULTS: +: 3.141592653589793 + +* En utilisant la méthode des aiguilles de Buffon +Mais calculé avec la *méthode des aiguilles de Buffon, on obtiendrait comme *approximation : + +#+begin_src python :results output :exports both +import numpy as np +np.random.seed(seed=42) +N = 10000 +x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1) +theta = np.random.uniform(size=N, low=0, high=np.pi/2) +print(2/(sum((x+np.sin(theta))>1)/N)) +#+end_src + +#+RESULTS: +: 3.128911138923655 + +* Avec un argument "fréquentiel" de surface +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 $X\sim +U(0,1)$, alors $P[X^2+Y^2\leq 1] = \pi/4$ (voir [[https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method]["Monte Carlo method" on +Wikipedia]]). Le code suivant illustre ce fait : + +#+begin_src python :results output :exports both +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np + +matplot_lib_filename = "fig.png" +np.random.seed(seed=42) +N = 1000 +x = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1) +y = np.random.uniform(size=N, low=0, high=1) + +accept = (x*x+y*y) <= 1 +reject = np.logical_not(accept) + +fig, ax = plt.subplots(1) +ax.scatter(x[accept], y[accept], c='b', alpha=0.2, edgecolor=None) +ax.scatter(x[reject], y[reject], c='r', alpha=0.2, edgecolor=None) +ax.set_aspect('equal') + +plt.savefig(matplot_lib_filename) +print("./fig.png") +#+end_src + +#+RESULTS: +: ./fig.png \ No newline at end of file -- 2.18.1