bootstrap不是twitter的那個前端，而是統計學中的概念，下邊隨實驗進行說明
假設有個事件，共發生了10000000次，發生的概率呈泊松分布。當然，假設我們是不知道他是泊松分布的
我們只知道它的乙個取樣，從這個取樣中看不出來什麼，比如其均值都不對
sample = np.random.choice(all, size=20)
# array([1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 2, 1, 4, 2, 5, 2])
sample.mean()
# 1.3500000000000001
可以多來幾次
def plot_hist():
fig = plt.figure()
plot1 = fig.add_subplot(221)
plot2 = fig.add_subplot(222)
plot3 = fig.add_subplot(223)
plot4 = fig.add_subplot(224)
for plot in (plot1, plot2, plot3, plot4):
sample = np.random.choice(all, size=50)
samples = [ np.random.choice(sample, size=20) for i in range(1000) ]
means = [ s.mean() for s in samples ]
plot.clear()
plot.hist(means, bins=30)
return fig
Bootstrap的Datepicker外掛程式的使用
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