discertize: 在Python中实施离散化

discertize 是一个用于在Python中实施离散化操作的库。它提供了一系列的方法和函数，帮助程序员对连续型数据进行分段处理。本文将介绍 discertize 的基本用法和一些常见操作。

安装

可以通过 pip 命令来安装 discertize：

pip install discertize

使用方法

首先，导入 discertize 库：

import discertize

然后，创建一个数据集：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

等宽离散化

等宽离散化是将连续型数据按照等宽间隔分段的方法。使用 discertize.equal_width 函数可以实现等宽离散化：

bins = discertize.equal_width(data, n_bins=4)

其中，n_bins 参数表示要分成的段数。

等频离散化

等频离散化是将连续型数据按照等频率分段的方法。使用 discertize.equal_frequency 函数可以实现等频离散化：

bins = discertize.equal_frequency(data, n_bins=4)

同样，n_bins 参数表示要分成的段数。

自定义离散化

除了等宽和等频离散化，还可以根据自定义的规则进行离散化。可以使用 discertize.custom 函数来实现：

bins = discertize.custom(data, [0, 3, 6, 9, 10])

其中，[0, 3, 6, 9, 10] 表示自定义的分段规则。

返回结果

以上三个函数都会返回离散化后的分段结果。可以将其赋值给一个变量并进行进一步的操作：

bins = discertize.equal_width(data, n_bins=4)

离散化的结果将会是一个列表，例如：

[1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

这是将原始数据 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 分成了四个等宽的段。

结论

discertize 是一个功能强大的离散化库，可以帮助程序员快速对连续型数据进行分段处理。无论是等宽、等频，还是自定义离散化，都可以轻松实现。快来试试吧！