您是一位教授，正在用 Python 教授数据科学。您想直观地评估考试成绩是否符合某种分布。应该使用哪种图表？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
数据可视化是数据科学入门者的一项关键技能。Matplotlib 让创建有意义且有洞见的图形变得简单。在本章中，您将学习如何构建多种类型的图形，并进行自定义，使其更美观且更易解读。
当前练习
学习字典（dictionary），它是 Python 列表的替代方案；以及 pandas DataFrame，它是 Python 中处理表格数据的事实标准。您将通过动手练习创建和操作数据集，并学习如何从这些数据结构中访问所需信息。
布尔逻辑是 Python 程序中进行决策的基础。学习不同的比较运算符，如何与布尔运算符组合，以及如何在控制结构中使用布尔结果。您还将学习在 pandas DataFrame 中使用逻辑进行数据筛选。
有多种技术可以反复执行 Python 代码。while 循环类似于重复的 if 语句，而 for 循环可以遍历各种数据结构。请在本章中系统学习它们。
本章将让您综合运用本课程所学的所有概念。您将使用黑客统计来计算赢得一场打赌的概率。结合随机数生成器、循环和 Matplotlib，帮助您取得优势！
