我有一个 1-5 范围内的非正态分布的 numpy float 数组。我想找到 N-1
截断值,将这些值分成 N
个 bin,其中每个 bin 具有相同数量的观察值。平均分配并不总是可能的,但尽可能接近将是完美的。它将用于约 1000 次观察。
我在下面创建了一个示例,其中请求的方法名为 discretize
。 bins 和 cutoffs 应该按升序排列。
import numpy as np
import random
dat = np.hstack(([random.uniform(1,5) for i in range(10)], [random.uniform(4,5) for i in range(5)]))
print dat # [4.0310121 3.53599004 1.7687312 4.94552008 2.00898982 4.5596209, ...
discrete_dat, cutoffs = discretize(dat, bins=3)
print cutoffs # 2.2, 3.8
print discrete_dat # 3, 2, 1, 3, 1, 3, ...
最佳答案
好吧,我很快就破解了这个,所以它使用了 np.array_split
因此对于大小不等的 bins 它不会呕吐,这首先对数据进行排序,然后执行计算以拆分并返回截止值:
import random
import numpy as np
dat = np.arange(1,13)/2.0
def discretize(data, bins):
split = np.array_split(np.sort(data), bins)
cutoffs = [x[-1] for x in split]
cutoffs = cutoffs[:-1]
discrete = np.digitize(data, cutoffs, right=True)
return discrete, cutoffs
discrete_dat, cutoff = discretize(dat, 3)
print "dat: {}".format(dat)
print "discrete_dat: {}".format(discrete_dat)
print "cutoff: {}".format(cutoff)
>> dat: [ 0.5 1. 1.5 2. 2.5 3. 3.5 4. 4.5 5. 5.5 6. ]
>> discrete_dat: [0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2]
>> cutoff: [2.0, 4.0]
关于python - 离散化为 N 个类别,每个类别具有相同数量的观察值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31321510/