การสุ่มตัวอย่างแบบสะดวก

การสุ่มตัวอย่างใน Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

การทำนายผลเลือกตั้งของ Literary Digest

หน้าปกนิตยสาร Literary Digest ปี 1936 แสดงหัวข้อการทำนายผลการเลือกตั้ง โดยคาดว่า Landon จะได้ 1.3 ล้านคะแนน และ Roosevelt จะได้ไม่ถึง 1 ล้านคะแนน

ภาพถ่ายของ Disneyland Paris

¹ ภาพโดย Sean MacEntee

coffee_ratings["total_cup_points"].mean()

82.15120328849028

coffee_ratings_first10 = coffee_ratings.head(10)

coffee_ratings_first10["total_cup_points"].mean()

89.1

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
coffee_ratings["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()

coffee_ratings_first10["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()

ประชากร: ฮิสโทแกรมของคะแนนถ้วยกาแฟจากประชากร

ตัวอย่างแบบสะดวก: ฮิสโทแกรมของคะแนนถ้วยกาแฟจากตัวอย่าง

coffee_sample = coffee_ratings.sample(n=10)
coffee_sample["total_cup_points"].hist(bins=np.arange(59, 93, 2))
plt.show()

ประชากร: ฮิสโทแกรมของคะแนนถ้วยกาแฟจากประชากร

ตัวอย่างสุ่ม: ฮิสโทแกรมของคะแนนถ้วยกาแฟจากตัวอย่างสุ่ม

การสุ่มตัวอย่างใน Python