python数据离散化指的是什么

这篇文章主要介绍了python数据离散化指的是什么，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

创新互联公司专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于成都网站建设、成都做网站、蓝山网络推广、微信小程序定制开发、蓝山网络营销、蓝山企业策划、蓝山品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们最大的嘉奖；创新互联公司为所有大学生创业者提供蓝山建站搭建服务，24小时服务热线：13518219792，官方网址：www.cdcxhl.com

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

1、概念

连续属性的离散化就是将连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间的属性值。

2、实现数据的离散化

（1）分组

（2）将分组好的结果转换成one-hot编码（哑变量）

3、实例

# 1）准备数据
data = pd.Series([165,174,160,180,159,163,192,184], index=['No1:165', 'No2:174','No3:160', 'No4:180', 'No5:159', 'No6:163', 'No7:192', 'No8:184'])
# 2）分组
# 自动分组
sr = pd.qcut(data, 3)
sr.value_counts()  # 看每一组有几个数据
# 3）转换成one-hot编码
pd.get_dummies(sr, prefix="height")
 
# 自定义分组
bins = [150, 165, 180, 195]
sr = pd.cut(data, bins)
# get_dummies
pd.get_dummies(sr, prefix="身高")

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“python数据离散化指的是什么”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!