假设数据共有N个点，采样周期为0.25秒 N = len(samples) t = np.arange(N) * 0.25 #组合时间序列和采样值 data = np.column_stack((t, samples))，要求把这组数据变为离散型

如果你想将这个二维矩阵变为离散的数据，可以对采样数据进行离散化处理，将连续的数值转化为离散的类别。离散化可以使用上面提到的等宽离散化、等频离散化或聚类离散化等方法。

下面是一个使用等宽离散化的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设采样数据为随机生成的一组数值
samples = np.random.rand(100)

# 将采样数据等宽离散化为10个类别
labels = pd.cut(samples, bins=10, labels=False)

# 组合时间序列和离散化后的采样数据
N = len(samples)
t = np.arange(N) * 0.25
data = np.column_stack((t, labels))

print(data[:10])  # 打印前10行数据

上述代码中，使用pd.cut()函数对采样数据进行等宽离散化，将采样数据分为10个类别，并将每个类别用一个整数标识。然后将离散化后的采样数据和时间序列组合成一个二维矩阵。最终得到的data是一个二维矩阵，第一列是时间序列，第二列是离散化后的采样数据。