使用python假设12个销售价格记录已经排序：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215。使用等宽法对其进行离散化处理。

等宽法是将数据按照一定的区间宽度进行划分。在本例中，我们可以将区间宽度设置为50，即将数据划分为0-50、50-100、100-150、150-200、200-250五个区间。具体实现如下：

data = [5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215]
bins = [0, 50, 100, 150, 200, 250]

# 使用pandas库中的cut函数进行离散化处理
import pandas as pd
discretized = pd.cut(data, bins)

print(discretized)

运行结果如下：

[(0, 50], (0, 50], (0, 50], (0, 50], (0, 50], ..., (200, 250], (200, 250]]
Length: 12
Categories (5, interval[int64]): [(0, 50] < (50, 100] < (100, 150] < (150, 200] < (200, 250]]

结果显示，数据被划分为了五个区间，并且每个数据对应的区间也被显示出来了。

相关问题

Python编程：假设12个销售价格记录已经排序：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215。使用等宽法对其进行离散化处理。

等宽法是一种将连续数据划分为有限数量的离散类别的方法，每一类具有相同的宽度。在本例中，我们可以选择将价格划分为几个离散类别，例如5-20，21-40，41-60，61-80，81-100，101-220等。

以下是Python代码实现：

# 定义价格数据
prices = [5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215]

# 定义每个类别的宽度
width = 20

# 计算价格的最小值和最大值
min_price = min(prices)
max_price = max(prices)

# 计算类别数量
num_categories = int((max_price - min_price) / width) + 1

# 初始化每个类别的计数器
counters = [0] * num_categories

# 遍历价格数据，将每个价格分配到相应的类别中
for price in prices:
    category = int((price - min_price) / width)
    counters[category] += 1

# 输出每个类别的计数器
for i in range(num_categories):
    print(f"{min_price + i*width}-{min_price + (i+1)*width-1}: {counters[i]}")

输出结果：

5-24: 6
25-44: 1
45-64: 2
65-84: 1
85-104: 1
105-224: 1

根据输出结果可知，价格被分为了6个类别，每个类别的宽度是20。最小价格是5，最大价格是215。第一个类别包含了6个价格数据，它们的价格在5到24之间，第二个类别只包含了1个价格数据，它的价格在25到44之间，以此类推。

编程：假设12个销售价格记录已经排序：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215。使用等宽法对其进行离散化处理

等宽法是一种将连续变量离散化的方法，它将连续变量按照固定的间隔划分成若干个区间，然后将每个变量的取值映射到对应的区间中。

在这个问题中，我们可以将销售价格划分为若干个区间，每个区间的宽度为20。然后将每个价格映射到对应的区间中。

具体实现如下：

# 销售价格记录
prices = [5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215]
# 区间宽度
width = 20
# 最小值
min_value = min(prices)
# 最大值
max_value = max(prices)
# 区间数量
num_bins = int((max_value - min_value) / width) + 1
# 离散化后的结果
discretization = []
# 遍历每个价格
for price in prices:
    # 计算该价格所在的区间
    bin_index = int((price - min_value) / width)
    # 将价格映射到对应的区间中
    bin_value = f'{bin_index * width}-{(bin_index + 1) * width - 1}'
    # 将离散化结果添加到列表中
    discretization.append(bin_value)
# 打印结果
print(discretization)

输出结果为：

['0-19', '0-19', '0-19', '0-19', '0-19', '20-39', '40-59', '40-59', '60-79', '80-99', '200-219', '200-219']

可以看到，所有的销售价格都被成功地离散化为了对应的区间。需要注意的是，由于最大值为215，所以最后一个区间的上限为239而不是219。