ฮิสโทแกรมสำหรับการตรวจจับค่าผิดปกติ
ฮิสโทแกรมเป็นเครื่องมือแสดงผลที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาค่าผิดปกติ ค่าเหล่านี้จะมองเห็นได้ชัดเจนขึ้นเมื่อเลือกจำนวน bins ที่เหมาะสม โดยมีกฎเบื้องต้นว่าควรใช้รากที่สองของจำนวนข้อมูลทั้งหมดเป็นจำนวน bins โดยทั่วไปแล้ว bins ที่มีความสูงต่ำที่สุดมักจะเป็นที่อยู่ของค่าผิดปกติ
ในแบบฝึกหัดนี้ จะให้พล็อตฮิสโทแกรมของ prices จากแบบฝึกหัดก่อนหน้า โดย numpy และ matplotlib.pyplot พร้อมใช้งานภายใต้ alias มาตรฐานแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การตรวจจับความผิดปกติใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- หารากที่สองของ ความยาว ของ
pricesแล้วเก็บไว้ในตัวแปรn_bins - แปลง
n_binsให้เป็นจำนวนเต็ม - สร้างฮิสโทแกรมของ
pricesโดยกำหนดจำนวน bins เป็นn_bins
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Find the square root of the length of prices
n_bins = ____
# Cast to an integer
n_bins = ____(____)
plt.figure(figsize=(8, 4))
# Create a histogram
plt.____(____, ____=____, color='red')
plt.show()