使用 Python 编程，将一个数据集 X={4,11,18,16,19,25,26,28,36}，采用基于平均值 的等高分箱方法对其进行平滑处理，得到新的数据集{11,11,11,20,20,20,30,30,30}。

在Python中，我们可以使用pandas库来进行数据处理，特别是对于等间距分箱（也叫等宽分箱或直方图划分），通常用于数据可视化和简化。但是，如果你想按照平均值来进行分箱，那么这不是标准的做法，因为平均值分箱更多用于连续型数据，而不是离散的数据集。

然而，为了模拟这个例子，我们可以假设我们想要创建一些“平滑”的类别，每个类别代表原始数据集中数值的平均值。以下是简单的步骤：

import pandas as pd

# 给定的数据集
data = [4, 11, 18, 16, 19, 25, 26, 28, 36]

# 创建一个DataFrame，便于操作
df = pd.DataFrame({'values': data})

# 计算每组的平均值，这里我们简单地取相邻两个数的平均作为分箱边界
binned_values = df['values'].rolling(2).mean().tolist()

# 初始化一个新的数据集，其长度等于原数据集，元素是新计算出的分箱结果
smoothed_data = binned_values[:len(data)]

# 输出新的数据集
smoothed_data

注意这只是一个简化的示例，实际上平均值分箱可能会导致较大的跳跃，尤其是当数据分布不均匀时。如果需要更自然的平滑效果，可以考虑其他方法如加权平均或者基于数据密度的聚类。

相关问题

使用 Python 编程，将一个数据集 X={4,11,18,16,19,25,26,28,36}，采用基于平均值 的等高分箱方法对其进行平滑处理，得到新的数据集{11,11,11,20,20,20,30,30,30}

在Python中，我们可以使用pandas库来进行这样的数据平滑处理。首先，我们需要对给定的数据集X求出平均值，然后决定等间距的分箱数量或间隔大小。这里假设我们想要将原始数据分为三个等宽区间（每个区间包含大约原来的三分之一），以便将数值分为接近平均值的几个类别。

以下是步骤：

import pandas as pd

# 给定数据集
data = [4, 11, 18, 16, 19, 25, 26, 28, 36]

# 计算平均值
mean_value = sum(data) / len(data)

# 确定分箱数 (这里是3)
bins = mean_value * 3 // 2  # 因为每个箱宽度大约为平均值的一半

# 创建DataFrame并计算分箱
df = pd.DataFrame({'Data': data})
binned_data = df['Data'].apply(pd.cut, bins=bins, labels=False).tolist()

# 将整数分箱结果转换回列表形式
new_dataset = [mean_value for _ in range(len(binned_data))]

# 输出新的数据集
print(new_dataset)

在这个例子中，由于输入数据已经很小且分布均匀，所以等高的分箱方法得到的新数据集就是所有值都是平均值。如果你需要更复杂的情况，比如考虑数据分布情况调整分箱，可以引入统计学方法，如四分位数范围等。

使用Python编程，将一个数据集X={4,11,18,16,19,25,26,28,36}，采用基于平均值 的等高分箱方法对其进行平滑处理，得到新的数据集{11,11,11,20,20,20,30,30,30}。

在Python中，你可以使用pandas库来进行这种数据平滑处理。首先，我们需要创建一个DataFrame来存储原始数据集，并计算平均值作为每个分箱的阈值。然后我们将数据分成等宽的分箱，并应用平均值替换每个分箱内的所有数值。

以下是一个步骤示例：

import pandas as pd

# 定义原始数据集
data = [4, 11, 18, 16, 19, 25, 26, 28, 36]
df_original = pd.Series(data, name='Original')

# 计算平均值
mean_value = df_original.mean()

# 等高分箱，假设我们只取整数倍的平均值作为分箱边界
binned_data = pd.cut(df_original, bins=range(mean_value - mean_value % 1, max(data) + 1, mean_value))

# 将原始值替换成对应分箱的平均值
smoothed_data = binned_data.groupby(binned_data).transform('mean').astype(int)

print(smoothed_data)

在这个例子中，由于数据集中所有的数字都比平均值小，所以它们都被归到第一个分箱（包含平均值）里，结果变成了{11, 11, 11, ..., 30, 30, 30}。