小编xvt*_*vtk的帖子

假设我使用scipy/numpy创建直方图,所以我有两个数组:一个用于bin计数,一个用于bin边缘.如果我使用直方图来表示概率分布函数,我该如何有效地从该分布中生成随机数？

我经常需要从终端复制和粘贴文本.有没有办法将命令的输出重定向到shell变量或另一个将输出放在剪贴板中的命令？

我无法控制使用Matplotlib hist函数绘制的直方图的颜色和线条样式stacked=True.对于单个非堆叠直方图,我没有遇到麻烦:

import pylab as P

mu, sigma = 200, 25
x0 = mu + sigma*P.randn(10000)

n, bins, patches = P.hist(
    x0, 20,
    histtype='stepfilled',
    facecolor='lightblue'
    )

但是,当我引入额外的直方图时,

import pylab as P

mu, sigma = 200, 25
x0 = mu + sigma*P.randn(10000)
x1 = mu + sigma*P.randn(7000)
x2 = mu + sigma*P.randn(3000)

n, bins, patches = P.hist(
    [x0,x1,x2], 20,
    histtype='stepfilled',
    stacked=True,
    facecolor=['lightblue','lightgreen','crimson']
    )

它会引发以下错误:

ValueError: to_rgba: Invalid rgba arg "['lightblue', 'lightgreen', 'crimson']"
could not convert string to float: …

我有两个长度相等的数组(x1和x2),它们具有重叠的值范围.

我需要找到一个值q,从而l1-l2最小化,并

l1 = x1[np.where(x1 > q)].shape[0]
l2 = x2[np.where(x2 < q)].shape[0]

我需要它才能获得相当高的性能,因为阵列可能很大.使用原生numpy例程的解决方案将是首选.

我曾经在一个专门从事高性能 C++ 代码的团队工作。为了从代码中挤出每一点性能，使用了不明显和微妙的技巧，使其难以阅读。Robert C. Martin 的“Clean Architecture”一书宣传了 SOLID 架构原则：通过依赖倒置、一次性原则等来解耦代码。额外的层和严格遵守接口似乎会妨碍某些技术以获得更好的性能。是否必须在高性能和 SOLID 架构之间做出选择？