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。