21、直方图与随机数:数据处理与生成的实用指南

直方图与随机数:数据处理与生成的实用指南

1. 直方图的输入与输出

1.1 读取直方图

可以使用 HBook 类从 CFBook 库填充的文件中检索和可视化直方图。以下是一个示例,假设直方图由C++外部程序填充并保存在 cpp.xml 中:

from jhplot import *

hb = HBook()  # 创建HBook实例
hb.read('cpp.xml')  # 读取输入XML文件
print hb.listH1D()  # 列出所有直方图
h1 = hb.getH1D(10)  # 获取ID为10的H1D直方图
c1.draw(h1)  # 绘制直方图

在上述代码中, c1 代表 HPlot 类的一个实例。

1.2 保存直方图

HBook 类也可用于将直方图或其他对象保存到XML文件中,使用其 write() 方法,示例如下:

from jhplot import *

hb = HBook('hbook')
h3 = H1D('test', 2, 0.0, 1.)
h4 = H2D('test', 5, 0.0, 1., 4, 0., 1.)
hb.add(30, h3)  # 添加到HBook,ID为30
hb.add(40,
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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