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Visualizzare i campioni

Hai visto che un singolo campione può fornire una stima puntuale poco affidabile. Per approfondire, decidi di prelevare 100 campioni di 90 giorni consecutivi di dati di trading BTC. Per ognuno di questi 100 campioni calcoli la variazione percentuale del BTC in quel periodo. Vuoi poi tracciare questi dati come un istogramma per comprendere la distribuzione campionaria.

Sebbene queste visualizzazioni possano essere create con plt.hist(), in questo esercizio farai pratica usando l'argomento .plot() su un DataFrame, con gli argomenti bins e density.

I 100 campioni di variazione percentuale sono già stati caricati in btc_pct_change_list. Si tratta di una lista di lunghezza 100 in cui ogni elemento è la variazione percentuale del BTC per uno dei 100 campioni scelti. Matplotlib è stato anche importato come plt.

Questo esercizio fa parte del corso

Fondamenti dell'inferenza in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Traccia un istogramma della variazione percentuale di BTC con 15 bins, mostrando sui valori y la density invece del conteggio.
  • Imposta l'etichetta dell'asse x su "BTC 90-day percent change".
  • Imposta l'etichetta dell'asse y su "Percent of samples".
  • Imposta il titolo su "Sampling distribution of BTC 90-day change".

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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()
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