Python实现基础离散化算法
作者:佚名
上传时间:2023-04-20
运行软件:PyCharm Community Edition 2019.2.3
软件版本:Python3.7.3
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该代码示例演示了如何使用Python实现基础的离散化算法,将连续数值数据分成离散区间,以便进行统计分析。
import numpy as np
def discretization(x, k):
# 对数据进行排序
x = np.sort(x)
# 计算每个区间的宽度
w = (np.max(x) - np.min(x)) / k
# 初始化每个区间的边界
c = np.zeros(k-1)
# 计算每个边界的值
for i in range(k-1):
c[i] = (i+1)*w
# 对数据进行离散化
y = np.zeros(len(x))
j = 0
for i in range(len(x)):
if x[i] > c[j]:
j += 1
y[i] = j
return y.astype(int)
# 测试离散化函数
x = np.array([1.2, 2.4, 3.0, 4.1, 5.2, 6.6, 7.0, 8.5])
y = discretization(x, 3)
print(y)
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