python – 如何为给定的概率分布生成直方图(用于功能测试服务器)？

内容导读

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内容图文

我正在尝试使用实际的请求频率分布来自动化服务器的功能测试. (有点负载测试,有点模拟)

我已经选择了Weibull发行版,因为它“有点”与我观察到的发行相匹配(快速上升,快速下降但不是立即下降)

我使用此分布来生成应在给定的开始日期和结束日期之间每天发送的请求数

我已经将Python中的一种算法混合在一起,但它感觉很糟糕：

how_many_days = (end_date - start_date).days
freqs = defaultdict(int)
for x in xrange(how_many_responses):
    freqs[int(how_many_days * weibullvariate(0.5, 2))] += 1
timeline = []
day = start_date
for i,freq in sorted(freqs.iteritems()):
    timeline.append((day, freq))
    day += timedelta(days=1)
return timeline

有什么更好的方法可以做到这一点？

解决方法:

这很快,可能不那么准确,但如果你自己计算PDF,那么至少你可以更容易在一个时间轴上放置几个较小/较大的. dev是高斯噪声中的标准偏差,它控制粗糙度.请注意,这不是生成所需内容的“正确”方法,但它很容易.

import math
from datetime import datetime, timedelta, date
from random import gauss

how_many_responses = 1000
start_date = date(2008, 5, 1)
end_date = date(2008, 6, 1)
num_days = (end_date - start_date).days + 1
timeline = [start_date + timedelta(i) for i in xrange(num_days)]

def weibull(x, k, l):
    return (k / l) * (x / l)**(k-1) * math.e**(-(x/l)**k)

dev = 0.1
samples = [i * 1.25/(num_days-1) for i in range(num_days)]
probs = [weibull(i, 2, 0.5) for i in samples]
noise = [gauss(0, dev) for i in samples]
simdata = [max(0., e + n) for (e, n) in zip(probs, noise)]
events = [int(p * (how_many_responses / sum(probs))) for p in simdata]

histogram = zip(timeline, events)

print '\n'.join((d.strftime('%Y-%m-%d ') + "*" * c) for d,c in histogram)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 如何为给定的概率分布生成直方图(用于功能测试服务器)？全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何为给定的概率分布生成直方图(用于功能测试服务器)？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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