Python解决，假设所分析的数据包含商品价格(单位:元) ，数据组中的值为3, 5， 7，10,15,20),30,6070,80,90.100 要求：定义等深分箱函数，进行等深分箱-均值平滑操作，其中分箱深度为3。 提示:【输出示例】 【 5 5

在Python中，你可以使用numpy库来进行数值处理，包括数据分箱和均值平滑操作。这里我们可以定义一个自定义的等深分箱函数，首先对数据进行分箱，然后计算每个箱内的平均值，并将结果填充到新的箱中。由于你提到的分箱深度为3，我们将数据分为三等份。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np

def equal_depth_bucketing(data, depth=3):
    # 数据排序
    sorted_data = np.sort(data)

    # 确定每等份的边界
    bins = np.linspace(start=sorted_data[0], stop=sorted_data[-1], num=depth+1)
    
    # 创建一个新的数组用于存储分箱后的结果
    bucketed_data = np.zeros_like(data)
    
    # 对于每个原始数据点，确定它应该落入哪个分箱
    for i in range(len(bins)-1):
        lower_bound = bins[i]
        upper_bound = bins[i+1]
        indices_in_bin = (data >= lower_bound) & (data < upper_bound)
        bucketed_data[indices_in_bin] = np.mean(data[indices_in_bin])

    return bucketed_data

# 示例数据
prices = [3, 5, 7, 10, 15, 20, 30, 60, 70, 80, 90, 100]

# 分箱并求均值
bucketed_prices = equal_depth_bucketing(prices, depth=3)
print(bucketed_prices)

运行上述代码后，你会得到一个分箱后的数据列表，每个分箱内的数据被替换为其对应的平均值。请注意，如果某个分箱内没有数据，其平均值将是0，因为默认地，`np.mean()`会返回NaN。为了避免这种情况，你可以在计算平均值前检查是否有数据。