Binomial PMF का प्लॉट बनाना
वीडियो में बताया गया था कि एक अच्छा दिखने वाला PMF प्लॉट करने के लिए matplotlib की कुछ ट्रिक की जरूरत होती है, जिनमें हम यहाँ नहीं जाएँगे. इसकी बजाय, हम Binomial distribution के PMF को एक हिस्टोग्राम के रूप में प्लॉट करेंगे — उन स्किल्स के साथ जो आप पहले सीख चुके हैं. ट्रिक यह है कि plt.hist() को bins कीवर्ड आर्ग्युमेंट के जरिए पास करने के लिए बिन की एजेज़ सही तरह सेट की जाएँ. हमें बिन्स को इंटेजर्स के सेंटर पर रखना है. इसलिए बिन की एजेज़ -0.5, 0.5, 1.5, 2.5, ... से लेकर max(n_defaults) + 1.5 तक होनी चाहिए. आप ऐसा array np.arange() से बना सकते हैं और फिर उस array से 0.5 घटा सकते हैं.
आपने लोन डिफॉल्ट वाले अभ्यास में पहले ही Binomial distribution से सैंपल लिया है, और वे सैंपल NumPy array n_defaults में हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 1)
अभ्यास निर्देश
np.arange()का उपयोग करके ऐसे बिन एजेज़ निकालें कि बिन्स इंटेजर्स के सेंटर पर आएँ. परिणामस्वरूप array को वैरिएबलbinsमें स्टोर करें.plt.hist()का उपयोग करकेn_defaultsका हिस्टोग्राम प्लॉट करें, औरdensity=Trueवbins=binsकीवर्ड आर्ग्युमेंट्स दें.- प्लॉट दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute bin edges: bins
bins = np.arange(____, ____ + ____) - 0.5
# Generate histogram
# Label axes
# Show the plot