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我有一个 (21,100) 数组，想将其绘制为二维直方图（热图）。如果我天真地用histogram2d(A, nbins= 20)它只会绘制前 21 个点。

我试图循环它，但后来我有 100 个直方图，有 21 个点。另一个想法是将数据放入 (2100) 数组中，但这似乎是个坏主意。

另外：我有一个散点图/数据，并希望将其显示为热图。一个 bin 中的点越多，颜色越“暗”。所以我有 21 个 x 值，每个 x 值有 100 个 y 值。

Julia中的线程有限制吗？我按照文档进行操作，并将线程数更改为4，但无法将其更改为8。

编辑：我有8 Sys.CPU_THREADS

我想在 Julia 中计算数组的简单移动平均值。我有一个简单的数组，但我发现的所有包都需要一个 TimeArray 来计算移动平均值。有没有不需要我人为创建 TimeArray 的包？

我有这样的事情（简单的例子）：

using BenchmarkTools
function assign()
    e = zeros(100, 90000)
    e2 = ones(100) * 0.16
    e[:, 100:end] .= e2[:]
end
@benchmark assign()

并且需要数千个时间步长。这给

BenchmarkTools.Trial: 
  memory estimate:  68.67 MiB
  allocs estimate:  6
  --------------
  minimum time:     16.080 ms (0.00% GC)
  median time:      27.811 ms (0.00% GC)
  mean time:        31.822 ms (12.31% GC)
  maximum time:     43.439 ms (27.66% GC)
  --------------
  samples:          158
  evals/sample:     1

有没有更快的方法来做到这一点？

我想用两个 x 轴绘制一些东西。但是 xticks 不对齐。不知怎的，边距被忽略了？！在最终版本中，xlabel 有所不同，这意味着不能简单地在顶部显示轴。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 

fig = plt.figure(figsize=(10.0, 4.0))
axs = fig.subplots(2, 2)

xticklabels = [str(x) for x in range(0, 40+1, 5)]
y = np.random.rand(41*8)
ax0 = axs[0,0].twiny()
axs[0,0].set_xticks(np.arange(0,41*8,5*8))
axs[0,0].set_xticklabels(xticklabels)
ax0.set_xlim(axs[0,0].get_xlim())
ax0.set_xticks(np.arange(0,41*8,5*8))
ax0.set_xticklabels(xticklabels)

axs[0,0].plot(y)

plt.show()

编辑：实际上我想要这样的东西：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 

fig = plt.figure(figsize=(10.0, 4.0))
axs = fig.subplots(2, 2)

xticklabels = [str(x) for x in range(0, 40+1, 5)]
y = np.random.rand(41*8)
ax0 = axs[0,0].twiny()
axs[0,0].set_xticks(np.arange(0,41*8,5*8))
axs[0,0].set_xticklabels(xticklabels)
ax0.set_xlim(axs[0,0].get_xlim())
ax0.set_xticks(np.arange(10*8,31*8,5*8)) …