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diff --git a/docs/source/auto_examples/plot_OT_2D_samples.py b/docs/source/auto_examples/plot_OT_2D_samples.py
index 2a42dc0..f57d631 100644
--- a/docs/source/auto_examples/plot_OT_2D_samples.py
+++ b/docs/source/auto_examples/plot_OT_2D_samples.py
@@ -4,6 +4,9 @@
 2D Optimal transport between empirical distributions
 ====================================================
 
+Illustration of 2D optimal transport between discributions that are weighted
+sum of diracs. The OT matrix is plotted with the samples.
+
 """
 
 # Author: Remi Flamary <remi.flamary@unice.fr>
@@ -14,6 +17,10 @@ import numpy as np
 import matplotlib.pylab as pl
 import ot
 
+##############################################################################
+# Generate data
+##############################################################################
+
 #%% parameters and data generation
 
 n = 50  # nb samples
@@ -33,6 +40,10 @@ a, b = np.ones((n,)) / n, np.ones((n,)) / n  # uniform distribution on samples
 M = ot.dist(xs, xt)
 M /= M.max()
 
+##############################################################################
+# Plot data
+##############################################################################
+
 #%% plot samples
 
 pl.figure(1)
@@ -45,6 +56,9 @@ pl.figure(2)
 pl.imshow(M, interpolation='nearest')
 pl.title('Cost matrix M')
 
+##############################################################################
+# Compute EMD
+##############################################################################
 
 #%% EMD
 
@@ -62,6 +76,10 @@ pl.legend(loc=0)
 pl.title('OT matrix with samples')
 
 
+##############################################################################
+# Compute Sinkhorn
+##############################################################################
+
 #%% sinkhorn
 
 # reg term