数据预处理技术之一：Python中的bins()函数使用指南

在数据分析和机器学习中，数据预处理是非常重要的一步。数据预处理的目的是准备数据以供后续的分析和建模使用。其中之一的技术是将连续型数据转化为离散型数据，这可以通过使用Python中的bins()函数来实现。

bins()函数用于将一组连续型的数值数据划分成不同的区间，并将每个数据映射到相应的区间。这样处理后的数据变成了离散型的数据，可以更好地应用于某些算法或可视化工具中。

下面是bins()函数的使用指南和例子：

bins()函数的语法是：

numpy.histogram_bin_edges(a, bins='auto', range=None)

参数说明：

- a：要进行划分的一维数组或者列表；

- bins：可选参数，指定要划分的区间个数或者指定的划分方法；

- range：可选参数，指定要划分的数值范围。

返回值：返回一个数组，数组中的元素表示每个区间的边界值。

下面是一个使用bins()函数的例子：

import numpy as np

data = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])

# 使用bins()函数进行划分
bins = np.histogram_bin_edges(data, bins=3)

print(bins)

输出结果：

[ 2.  8. 14. 20.]

在这个例子中，我们将一个一维数组data进行了划分，参数bins=3表示将数据划分成三个区间。最后的输出结果中，表示了划分后的三个区间的边界值。

在实际应用中，我们可以使用bins()函数将连续型的数据转化为离散型的数据，然后进一步进行数据分析或者建模。例如，可以将一组身高数据划分成不同的身高区间，然后统计每个区间的人数。

总结起来，bins()函数是Python中用于将连续型数据转化为离散型数据的一种数据预处理技术。使用bins()函数可以将一组连续型的数据划分成多个区间，并将每个数据映射到相应的区间。这样处理后的数据更适用于某些算法或可视化工具的应用。