Linux 拨号vps windows公众号手机端

NumPy怎么将连续值转换为离散值

lewis 1年前 (2024-05-07) 阅读数 13 #程序编程
文章标签 numpy

NumPy可以使用numpy.digitize函数将连续值转换为离散值。numpy.digitize函数接受两个参数,第一个参数为要转换的连续值,第二个参数为用来划分连续值的边界数组。函数返回一个整数数组,表示每个连续值所属的离散区间索引。

以下是一个示例代码,将连续值转换为离散值:

import numpy as np

# 创建连续值数组
values = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

# 创建边界数组
bins = np.array([2, 4, 6])

# 将连续值转换为离散值
discretized_values = np.digitize(values, bins)

print(discretized_values)

输出结果为:

[0 1 2 2 3]

在这个例子中,连续值数组values中的元素被划分为3个离散区间,分别对应索引0、1和2。

版权声明

本文仅代表作者观点,不代表米安网络立场。

发表评论:

◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。

热门