python – 如何将连续数据拆分成组？

发布时间：2020-12-20 12:09:01 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有两个数据集,第一个包含离散数据,第二个包含连续数据： import numpy as np# discretedata1 = [1,1,2,3,4,7,7]# continuousdata2 = np.random.normal(size=100) 现在我想计算频率.它对data1来说很简单,因为它包含离散值： import collectionsc = collecti

我有两个数据集,第一个包含离散数据,第二个包含连续数据：

import numpy as np

# discrete
data1 = [1,1,2,3,4,7,7]

# continuous
data2 = np.random.normal(size=100)

现在我想计算频率.它对data1来说很简单,因为它包含离散值：

import collections
c = collections.Counter(data1)
sum = sum(c.values())
for key,val in c.iteritems():
   print([key,float(val)/sum])

如何为连续数字做同样的事情？从理论上我知道必须对连续数据进行分组.只有在此之后它才能表示为条形图.那么,如何在python中对数据进行分组？

解决方法

您正在寻找的是一个 histogram.您可以使用 numpy.histogram从阵列中获取其中一个.你将一个numpy数组和你的组的边缘(或通常称为它们的bin)传递给函数,它将返回一个2元组,由每个bin中的元素数和bin边缘组成.来自文档的示例：

>>> np.histogram([1,1],bins=[0,3])
(array([0,1]),array([0,3]))

@ajrc在评论中提到了熊猫.如果你有一个pandas系列(并且你可以用s = pandas.series(data2)创建一个),你可以通过调用s.hist()创建一个直方图.它将创建一个直方图,在你的数据范围内具有等间隔的二进制数(默认的bin数为10,但你可以使用bin参数调整它.

（编辑：李大同）

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