邁向格點近似法
恭喜你！你剛受聘為政府衛生部門的資料分析師。內閣正考慮採購一款全新的藥物，用來對抗一種致命且具傳染性的病毒。不過，這款新藥對病毒的實際效果仍有疑慮。你的任務是估計該藥物的療效，也就是被藥物治癒的病人百分比。
一個小型實驗已迅速展開，讓 10 位患者接受此藥物治療。只要知道其中有多少人被治癒，你就能把治癒視為「成功」，並使用二項分配來建模，其中療效率就是「成功機率」。在等待實驗結果的同時，你決定先準備參數格點。
numpy 與 pandas 已分別以 np 與 pd 名稱匯入。
本練習屬於課程
Bayesian Data Analysis in Python
練習說明
- 使用
np.arange()建立一個包含所有可能被治癒人數（從 0 到 10）的陣列，指定給num_patients_cured。 - 使用
np.arange()建立一個包含所有可能療效率（從 0 到 1，步長 0.01）的陣列，指定給efficacy_rate。 - 將
num_patients_cured與efficacy_rate合併為名為df的 DataFrame，列出兩者的所有可能組合。 - 將
["num_patients_cured", "efficacy_rate"]指派為df的欄位名稱，並將其印出。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create cured patients array from 1 to 10
num_patients_cured = ____
# Create efficacy rate array from 0 to 1 by 0.01
efficacy_rate = ____
# Combine the two arrays in one DataFrame
df = ____([(x, y) for x in ____ for y in ____])
# Name the columns
df.columns = ____
# Print df
print(df)