傾きと変化率
この演習では、ほぼ一定の速度で走る車の動きを、旅行全体の平均速度を計算してモデル化します。ここで扱う線形関係は、経過時間と移動距離の関係です。
この場合、モデルパラメータ a1（傾き）は、平均速度として近似、すなわち「推定」されます。言い換えると、距離の「上昇量（rise）」の時間の「走行量（run）」に対する割合、つまり距離の「変化率」を表します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ線形モデリング入門
演習の手順
numpy.diff()を使って、timesとdistancesのポイント間差分をそれぞれ計算します。diff_distanceをdiff_timesで割って、velocities配列（各区間の速度）を計算します。numpyのmean、max、minを使って、速度の平均と範囲（最大・最小）を求めます。velocities配列をプロットして、平均値とばらつきを可視化します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Compute an array of velocities as the slope between each point
diff_distances = np.diff(____)
diff_times = np.diff(____)
velocities = ____ / diff_times
# Chracterize the center and spread of the velocities
v_avg = np.____(velocities)
v_max = np.____(velocities)
v_min = np.____(velocities)
v_range = ____ - ____
# Plot the distribution of velocities
fig = plot_velocity_timeseries(times[1:], velocities)