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#离散化

离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。例如：原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2；原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}；处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}；...

利用Python将数值型特征进行离散化操作的方法

如下所示：data=np.random.randn(20)factor=pd.cut(data,4)pd.get_dummies(factor)00001110002000130010410005010060100701..

Pandas数据离散化原理及实例解析

这篇文章主要介绍了Pandas数据离散化原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，..

关于pandas的离散化,面元划分详解

pd.cutpandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)x：要分箱的输入数..

使用pandas实现连续数据的离散化处理方式(分箱操作)

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数，pandas.cut和pandas.qcut，前者根据指定分界..

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