自助法直方图
您考虑在 5 月去辛辛那提度假，但对 NO2 极为敏感。您提取了辛辛那提若干年 5 月的污染数据，并查看平均 NO2 水平的自助法估计。由于您只有一个估计值可看，展示自助法估计结果的最佳方式是使用直方图。
虽然您觉得仅用自助法直方图的直观性已经足够，但与您一同出行的伴侣更喜欢查看百分位区间。为照顾对方，您决定通过给图中区域着色来突出显示 95% 区间。
本练习是课程的一部分
用 Python 提升数据可视化
练习说明
- 为
percentile()函数提供得到 95% 区间所需的上下百分位。 - 在图表背景中为 95% 区间区域着色。
- 用 100 个箱绘制自助法均值的直方图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
cinci_may_NO2 = pollution.query("city == 'Cincinnati' & month == 5").NO2
# Generate bootstrap samples
boot_means = bootstrap(cinci_may_NO2, 1000)
# Get lower and upper 95% interval bounds
lower, upper = np.percentile(boot_means, [____, ____])
# Plot shaded area for interval
plt.axvspan(____, ____, color = 'gray', alpha = 0.2)
# Draw histogram of bootstrap samples
sns.histplot(____, ____ = 100)
plt.show()