使用python随机生成20个[50, 100)之问的成绩，分别按下面的要求离散化。 1)指定区间边界为[0, 60, 70, 80， 90, 100]，输出分箱结果(左闭右开)并统计各区间数据的个数，然后，依次把各区间的标签改为E、D、C、B、A,再次查看各区间数据的个数。 2)使用等宽法离散化数据，5个区间。查看分箱后的区间间隔并统计各区间数据的个数。 3)使用等频法离散化数据，5个区间。在看分箱后的区间间隔并统计各区间数据的个数。

好的，以下是我对你的回答：

import random

# 生成20个成绩
scores = [random.randint(50, 99) for _ in range(20)]

# 指定区间边界为[0, 60, 70, 80, 90, 100]
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]

# 离散化数据并输出分箱结果及各区间数据个数
score_bins = pd.cut(scores, bins=bins, right=False)
print(pd.value_counts(score_bins))

# 把各区间标签改为E、D、C、B、A
score_bins = pd.cut(scores, bins=bins, labels=['E', 'D', 'C', 'B', 'A'], right=False)
print(pd.value_counts(score_bins))

# 使用等宽法离散化数据，5个区间
score_bins = pd.cut(scores, bins=5, right=False)
print(score_bins)
print(pd.value_counts(score_bins))

# 使用等频法离散化数据，5个区间
score_bins = pd.qcut(scores, q=5)
print(score_bins)
print(pd.value_counts(score_bins))

解释一下代码：

首先，我们使用 `random` 库中的 `randint` 函数生成了 20 个 [50, 100) 之间的成绩。

接着，我们按照要求使用 `pd.cut` 函数进行了离散化，并输出了分箱结果及各区间数据的个数。

然后，我们把各区间的标签从默认的区间端点改为了 E、D、C、B、A，并再次查看了各区间数据的个数。

接着，我们使用等宽法离散化数据，把数据分为了 5 个区间，并输出了分箱后的区间间隔及各区间数据的个数。

最后，我们使用等频法离散化数据，同样把数据分为了 5 个区间，并输出了分箱后的区间间隔及各区间数据的个数。