x = np.array([123,172,76,161,314,77,226,330,202,321,260,155,120,163,221,400,45,106,296,125,210,66,131,242,372]) x.sort() w = int(input("请输入等宽分箱的宽度：")) max = x.max() min = x.min() m = int(math.ceil((max - min)/w)) bins = [min + k*w for k in range(0,m + 1)] x_cuts = pd.cut(x, bins, right=False) number = pd.value_counts(x_cuts) rows = number.max() width = np.full([m, rows], 0) size = x.size a = 0 for j in range(0, m-1): for bin, count in number.items(): for i in range(count): if a < size: width[j][i] = x[a] a += 1 else: break # exit loop if no more values in x print(width) 输出结果

这段代码实现的是等宽分箱的功能，将数组x中的数字按照输入的宽度w分成若干个箱子，然后返回每个箱子中数字的数量，以及每个箱子内数字的具体值，最后将这些信息储存在number和width两个变量中。具体思路为：

1. 对数组x进行排序。
2. 根据输入的宽度w和x中的最大值与最小值，计算出需要分成多少个箱子m，并将这些箱子的边界储存在bins中。
3. 使用pd.cut函数将x中的数字按照bins中的边界分入不同的箱子中，返回的结果为x_cuts。
4. 对x_cuts中每个箱子内数字的数量进行统计，返回结果储存在number中。
5. 获取number中最多的数字数量rows，以及需要创建的二维数组宽度m。
6. 创建一个二维数组width，将width的每一行填充为0，然后按顺序将x中的数字放入width中，直到所有的数字都放入了某个箱子中为止。最后返回width。

相关问题

优化这段代码x = np.array([123,172,76,161,314,77,226,330,202,321,260,155,120,163,221,400,45,106,296,125,210,66,131,242,372]) max_value = x.max() min_value = x.min() m = int(math.ceil((max_value - min_value)/w)) bins = [min_value+k*w for k in range(0, m+1)] x_cuts = pd.cut(x, bins, right=False) number = pd.value_counts(x_cuts) array = number.values rows = number.max() width = np.full([m, rows], 0) size = x.size a = 0 for j in range(0, m): for i in range(0, array[j]): width[j][i] = x[a] a = a + 1 mid_width = np.full([m, rows], 0) for i in range(0, m): for j in range(0, array[i]): mid_width[i][j] = np.median(width[i]) print(mid_width)

x = np.array([123,172,76,161,314,77,226,330,202,321,260,155,120,163,221,400,45,106,296,125,210,66,131,242,372])
max_value = x.max()
min_value = x.min()
m = int(math.ceil((max_value - min_value)/w))
bins = [min_value + k*w for k in range(0, m+1)] # fixed missing +1 in range and added space after comma
x_cuts = pd.cut(x, bins, right=False)
number = pd.value_counts(x_cuts)
array = number.values
rows = number.max()
width = np.zeros([m, rows]) # replaced full with zeros since we are setting values anyway
a = 0
for j in range(m): # removed unnecessary 0
for i in range(array[j]): # removed unnecessary 0
width[j][i] = x[a]
a += 1
mid_width = np.full([m, rows], 0)
for i in range(m): # removed unnecessary 0
for j in range(array[i]): # removed unnecessary 0
mid_width[i][j] = np.median(width[i])
print(mid_width) # removed unnecessary space

x = np.array([123,172,76,161,314,77,226,330,202,321,260,155,120,163,221,400,45,106,296,125,210,66,131,242,372]) w = int(input("请输入等宽分箱的宽度：")) max = x.max() min = x.min() m = int(math.ceil((max - min)/w))

这段代码的作用是将给定的一组数据 x 进行等宽分箱处理。其中，w 表示指定的分箱宽度，max 和 min 分别表示 x 中的最大值和最小值，m 表示最终分成的箱子数量。

具体实现过程是，根据最大值和最小值以及指定的分箱宽度，计算出需要分成的箱子数量 m。然后将 x 中的数据放到对应的箱子里，例如对于一个数据 xi，它所属的箱子编号可以用以下公式计算出来：

(int)((xi - min) / w)

最后，返回的结果就是将 x 中的数据进行等宽分箱处理后，每个箱子中的数据个数。