सैंपल्स का विज़ुअलाइज़ेशन
आपने देखा कि एक अकेला सैंपल एक अविश्वसनीय पॉइंट estimate दे सकता है। इसे जाँचने के लिए आप BTC ट्रेडिंग डेटा के 90 लगातार दिनों के 100 सैंपल लेते हैं। इन 100 सैंपल्स में से प्रत्येक के लिए, आप उस समयावधि में BTC में प्रतिशत बदलाव निकालते हैं। फिर आप इस डेटा को एक histogram के रूप में प्लॉट करना चाहते हैं ताकि sampling distribution समझ सकें।
हालाँकि ये विज़ुअलाइज़ेशन plt.hist() से बनाए जा सकते हैं, इस अभ्यास में आप DataFrame पर .plot() का उपयोग करने का अभ्यास करेंगे, जिसमें bins और density आर्ग्यूमेंट्स होंगे।
प्रतिशत बदलाव के ये 100 सैंपल पहले से ही btc_pct_change_list में लोड किए गए हैं। यह लंबाई 100 की एक लिस्ट है, जिसमें हर प्रविष्टि चुने गए 100 सैंपल्स में से किसी एक के लिए BTC का प्रतिशत बदलाव है। Matplotlib भी plt के रूप में इम्पोर्ट किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में अनुमान का आधार
अभ्यास निर्देश
- BTC प्रतिशत बदलाव का histogram 15
binsके साथ प्लॉट करें, जहाँ y-वैल्यूज़ काउंट की जगहdensityदिखाएँ। - x-axis का लेबल "BTC 90-day percent change" सेट करें।
- y-axis का लेबल "Percent of samples" सेट करें।
- शीर्षक "Sampling distribution of BTC 90-day change" सेट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()