python之离散化为 N 个类别，每个类别具有相同数量的观察值

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, ... 

请您参考如下方法:

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]