优化这段代码ab_pairs = [(1.369012558,56.67609926,'24_female'), (6.088662555,346.8019442,'2530_female')] #x = np.linspace(0, 1, 1002)[1:-1] x = np.linspace(0, 1, 10000)[1:-1] for a, b, c in ab_pairs: print(a, b, c) dist = beta(a, b) y = dist.pdf(x) plt.plot(x, y, label=r'$\alpha=%.1f,\ \beta=%.1f$'+ u'grp = %s ' % (a, b, c))

要优化这段代码，你可以考虑以下几点：

1. 减少列表 `ab_pairs` 的长度：如果你只需要打印前几个元素，可以将列表切片为所需的长度，而不是遍历整个列表。

2. 减小 `x` 的长度：如果你只需要更少的数据点来绘制曲线，可以减小 `x` 数组的长度。

3. 使用向量化操作：使用 NumPy 的向量化操作可以大幅提高代码的运行效率。

下面是优化后的代码示例：

ab_pairs = [(1.369012558, 56.67609926, '24_female'), (6.088662555, 346.8019442, '2530_female')]
x = np.linspace(0, 1, 10000)[1:-1]

for a, b, c in ab_pairs[:5]:  # 只打印前5个元素
    print(a, b, c)
    dist = beta(a, b)
    y = dist.pdf(x)
    plt.plot(x, y, label=r'$\alpha=%.1f,\ \beta=%.1f$'+ u'grp = %s ' % (a, b, c))

请注意，这只是一个示例，你可以根据实际需求进行调整。