hl_tables

一个高级表格调度器，用于组合多个表格执行器

示例

创建直方图

dataset = EventDataset(f'localds://mc16_13TeV:{ds["RucioDSName"].values[0]}')
df = xaod_table(dataset)
truth = df.TruthParticles('TruthParticles')
llp_truth = truth[truth.pdgId == 35]
histogram(llp_truth.Count(), bins=3, range=(0,3))
plt.yscale('log')
plt.xlabel('Number of good LLPs in each event')
plt.ylabel('a MC Sample')

1. 直方图数据将由后端计算并返回到您的本地Jupyter实例。
2. 将渲染图形！

值得注意的事情

• 确实需要决定整个解决方案的方法。Reducer - 应该在哪个级别应用，最外层还是最内层？所以seq.count() - 那应该意味着seq.Select(a: a.count())，还是seq.count()（事件数量或事件内部的对象列表）？

• 计数需要更改为num或dimensions等。