駕駛考試
接下來的幾個練習，會帶你透過逐步升級的例子來學習如何建立資料產生流程（DGP）。
在這個練習中，你要模擬一個非常簡單的 DGP。假設你明天要去考駕照。根據自己的練習與你蒐集到的資料，你知道：天氣晴朗時通過考試的機率是 90%，下雨時只有 30%。當地氣象站預測明天有 40% 的降雨機率。根據這些資訊，你想知道自己明天通過駕駛考試的機率是多少。
這是一個簡單的問題，可以用解析方式解出。在這裡，你會學到如何建立一個簡單的 DGP，並看看它如何用於模擬。
本練習屬於課程
Python 的統計模擬
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。
sims, outcomes, p_rain, p_pass = 1000, [], 0.40, {'sun':0.9, 'rain':0.3}
def test_outcome(p_rain):
# Simulate whether it will rain or not
weather = np.random.choice(['rain', 'sun'], p=[____])
# Simulate and return whether you will pass or fail
test_result = np.random.choice(['pass', 'fail'], p=[____])
return test_result