1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nền tảng Suy luận trong Python
Connected

Bài tập

Trực quan hóa mẫu

Bạn đã thấy rằng một mẫu đơn lẻ có thể cho ra ước lượng điểm kém tin cậy. Để kiểm chứng điều này, bạn quyết định lấy 100 mẫu, mỗi mẫu gồm 90 ngày liên tiếp dữ liệu giao dịch BTC. Với mỗi trong 100 mẫu đó, bạn tính phần trăm thay đổi của BTC trong khoảng thời gian tương ứng. Sau đó, bạn muốn vẽ biểu đồ histogram cho dữ liệu này để hiểu phân phối lấy mẫu.

Dù có thể tạo trực quan hóa này với plt.hist(), trong bài tập này, bạn sẽ luyện tập dùng đối số .plot() trên một DataFrame, với các tham số bins và density.

100 mẫu phần trăm thay đổi đã được nạp sẵn trong btc_pct_change_list. Đây là một danh sách độ dài 100, mỗi phần tử là phần trăm thay đổi của BTC cho một trong 100 mẫu đã chọn. Matplotlib cũng đã được import với tên plt.

Hướng dẫn

100 XP
  • Vẽ histogram của phần trăm thay đổi BTC với 15 bins và giá trị trục y hiển thị density thay vì số đếm.
  • Đặt nhãn trục x là "BTC 90-day percent change".
  • Đặt nhãn trục y là "Percent of samples".
  • Đặt tiêu đề là "Sampling distribution of BTC 90-day change".