掷骰子样本
让我们用 numpy 包来完成一次模拟。您将复用幻灯片中的情境，用 randint() 函数模拟标准骰子（点数为 1 到 6）的掷出结果。如果您之前没见过这个函数，请先查看其文档。
从小样本开始，再逐步扩大样本量，观察样本均值的变化，并据此对背后的定理做出结论。
本练习是课程的一部分
用 Python 练习统计学面试题
练习说明
- 使用
randint()函数生成 10 次掷骰子的样本，并将结果赋给变量small。 - 将该样本的均值赋给
small_mean并打印结果；留意它与真实均值有多接近。 - 同样地，创建包含 1000 次掷骰子的更大样本，并将列表赋给变量
large。 - 将大样本的均值赋给
large_mean并打印均值；这里体现的是哪条定理？
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
from numpy.random import randint
# Create a sample of 10 die rolls
small = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the sample
small_mean = ____
print(____)
# Create a sample of 1000 die rolls
large = randint(____, ____, ____)
# Calculate and print the mean of the large sample
large_mean = ____
print(____)