Python实现基础离散化算法

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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