Začněte nyníZačněte zdarma

Vizualizace vzorků

Viděl/a jsi, že jediný vzorek může vést k nespolehlivému bodovému odhadu. Aby ses to přesvědčil/a na vlastní oči, vezmeš 100 vzorků, přičemž každý pokrývá 90 po sobě jdoucích dnů obchodování s BTC. Pro každý z těchto 100 vzorků vypočítáš procentní změnu hodnoty BTC za dané období. Tato data pak chceš zobrazit jako histogram, abys lépe porozuměl/a rozdělení výběrů.

Takové vizualizace sice lze vytvořit pomocí plt.hist(), v tomto cvičení si ale procvičíš použití argumentu .plot() na DataFrame spolu s argumenty bins a density.

100 vzorků procentní změny už je načteno v proměnné btc_pct_change_list. Jde o seznam délky 100, kde každá položka představuje procentní změnu BTC pro jeden ze 100 vybraných vzorků. Matplotlib je naimportován jako plt.

Toto cvičení je součástí kurzu

Základy statistické inference v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vykresli histogram procentní změny BTC s 15 bins, kde osa y zobrazuje density (hustotu), nikoli počet.
  • Nastav popisek osy x na "BTC 90-day percent change".
  • Nastav popisek osy y na "Percent of samples".
  • Nastav název grafu na "Sampling distribution of BTC 90-day change".

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Plot a histogram of percent changes
plt.____(____, bins=____, density=____)
# Set the x-axis label
plt.____('BTC 90-day percent change')
# Set the y-axis label
plt.____('Percent of samples')
# Set the title
plt.____('Sampling distribution of BTC 90-day change')

plt.show()
Upravit a spustit kód