शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Permutation sample जनरेट करना

वीडियो में आपने देखा कि permutation sampling दो वैरिएबल्स के लिए समान probability distributions होने वाली परिकल्पना (hypothesis) को simulate करने का एक बेहतरीन तरीका है. यह अक्सर वही परिकल्पना होती है जिसे आप टेस्ट करना चाहते हैं, इसलिए इस अभ्यास में आप दो डेटा सेट्स से एक permutation sample जनरेट करने के लिए एक फंक्शन लिखेंगे.

याद रखें, दो arrays, जिनमें क्रमशः n1 और n2 एंट्रीज़ हों, का permutation sample इस तरह बनाया जाता है: पहले arrays को concatenate करें, फिर concatenated array की सामग्री को scramble करें, और उसके बाद शुरुआती n1 एंट्रीज़ को पहले array के permutation sample के रूप में लें और अंतिम n2 एंट्रीज़ को दूसरे array के permutation sample के रूप में लें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Statistical Thinking in Python (Part 2)

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • np.concatenate() का उपयोग करके दोनों इनपुट arrays को एक में concatenate करें. ध्यान रखें कि data1 और data2 को एक आर्ग्युमेंट (data1, data2) के रूप में पास करें.
  • concatenated array को permute करने के लिए np.random.permutation() का उपयोग करें.
  • permuted_data की शुरुआती len(data1) एंट्रीज़ को perm_sample_1 के रूप में और अंतिम len(data2) एंट्रीज़ को perm_sample_2 के रूप में स्टोर करें. व्यवहार में, यह :len(data1) और len(data1): से permuted_data को slice करके किया जा सकता है.
  • perm_sample_1 और perm_sample_2 को रिटर्न करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

def permutation_sample(data1, data2):
    """Generate a permutation sample from two data sets."""

    # Concatenate the data sets: data
    data = ____

    # Permute the concatenated array: permuted_data
    permuted_data = ____

    # Split the permuted array into two: perm_sample_1, perm_sample_2
    perm_sample_1 = permuted_data[____]
    perm_sample_2 = permuted_data[____]

    return perm_sample_1, perm_sample_2
कोड संपादित करें और चलाएँ