为了支持更加广泛的业务场景，可视化编排系统近期需要支持对缓存的操作功能，为保证编排系统的性能，服务的执行过程采用了异步的方式，因此我们考虑使用Redis的异步客户端来完成对缓存的操作。

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代码可视化是通过使用图形化手段（架构图、依赖图、分布式追踪、类图、火焰图、CallGraph等）使代码在某些特征上变得可观测，用于辅助开发人员理解分析项目或建设一些自动化工具。

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

多项分布是二项分布的推广，描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals（和为1）和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python白银交流群【沐子山树】问了一个Python可视化的问题，问题如下：importmatplotlib.pyplotasplt创建一个简单的图表fig,axplt.subplots()ax.plot(