NumPy怎么将连续值转换为离散值

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。