np.digitize

`np.digitize` 是 NumPy 库中的一个函数，用于将一组数值划分到离散的区间中。

函数的语法为：

np.digitize(x, bins, right=False)

其中：

- `x`：要划分的一维数组。
- `bins`：用于划分的一维数组或标量。如果是数组，则表示每个区间的右端点；如果是标量，则表示区间的数量，此时将根据 `x` 中的最小值和最大值自动计算每个区间的长度。
- `right`：是否包含右端点。默认为 `False`，表示不包含右端点。

返回值为一个一维数组，表示每个数值所属的区间的索引，从 0 开始编号。

例如，下面的代码将 `x` 数组中的数值划分到 `bins` 数组表示的区间中，并返回每个数值所属的区间的索引：

import numpy as np

x = np.array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5])
bins = np.array([1, 2, 3])

result = np.digitize(x, bins)
print(result)  # 输出：[0 1 2 3]

上面的代码中，`x` 数组中的每个数值被划分到了 `[1, 2)`、`[2, 3)`、`[3, inf)` 三个区间中，对应的索引为 0、1、2、3。