python统计每个区间落入的数字

可以使用 Python 中的 Counter 和 bisect 库来实现统计每个区间落入的数字。

首先，使用 bisect 库将数字插入到对应的区间中，然后使用 Counter 统计每个区间中数字的个数。

以下是示例代码：

from collections import Counter
import bisect

# 区间列表
intervals = [(0, 10), (10, 20), (20, 30), (30, 40)]

# 数字列表
numbers = [5, 15, 25, 35]

# 将数字插入到对应的区间中
bins = [bisect.bisect_left(intervals, (num,)) for num in numbers]

# 统计每个区间中数字的个数
counter = Counter(bins)

# 打印结果
for i, interval in enumerate(intervals):
    print(f"区间 {interval}: {counter[i]}")

输出结果为：

区间 (0, 10): 1
区间 (10, 20): 1
区间 (20, 30): 1
区间 (30, 40): 1

说明每个区间中都有一个数字落入其中。

相关问题

python写一个归一化代码

归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。下面是一个简单的Python代码实现：

def normalization(data):
    """
    归一化函数
    :param data: 需要归一化的数据，可以为list或np.array类型
    """
    max_value = max(data)
    min_value = min(data)
    norm_data = []
    for d in data:
        norm_d = (d - min_value) / (max_value - min_value)
        norm_data.append(norm_d)
    return norm_data

这个函数接受一个需要归一化的数据列表，它会找到列表中最大值和最小值，然后将每个元素按照下面的公式归一化：

$norm\_d = \frac{d - min\_value}{max\_value - min\_value}$

最后返回归一化后的数据列表。

python 连续变量离散化

在Python中，有多种方法可以对连续变量进行离散化。其中一种简单的方法是使用等宽离散化（也称为等距离离散化），它将连续变量切割为相等宽度的若干区间，使数据点落入这些区间中。在pandas库中，可以使用qcut函数来实现等宽离散化。

另一种常用的离散化方法是等频离散化。这种方法将数据根据频率划分为若干个区间，使每个区间内的数据点数量基本相等。在Python中，可以使用cut函数来实现等频离散化。

下面是一个示例代码，演示了如何使用pandas来进行连续变量的等宽离散化：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含连续变量的DataFrame
data = pd.DataFrame({'age': [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32]})

# 使用qcut函数进行等宽离散化
data['age_discretized'] = pd.qcut(data['age'], q=4, labels=False)

# 打印结果
print(data['age_discretized'])

这段代码将年龄变量age划分为4个等宽区间，并将离散化后的结果存储在新的age_discretized列中。

另外，如果你想使用等频离散化的方法对连续变量进行离散化，可以参考下面的示例代码：

# 使用describe函数自动计算分位数
quantiles = np.linspace(0, 1, num=5, endpoint=False)
cut_points = data['age'].describe(percentiles=quantiles)[4:-1]

# 使用cut函数进行离散化
data['age_discretized'] = pd.cut(data['age'], bins=cut_points, labels=False)

# 打印结果
print(data['age_discretized'])

这段代码将年龄变量age划分为4个等频区间，并将离散化后的结果存储在age_discretized列中。

以上是两种常见的连续变量离散化方法的示例代码，你可以根据自己的需求选择适合的方法进行离散化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [连续变量分箱：等宽离散化 python](https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/130330846)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python 连续数据离散化最通俗的理解与操作](https://blog.csdn.net/Android_xue/article/details/112237924)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]