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概念

站在用戶的角度思考問(wèn)題,與客戶深入溝通,找到元氏網(wǎng)站設(shè)計(jì)與元氏網(wǎng)站推廣的解決方案,憑借多年的經(jīng)驗(yàn),讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合,創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品,建站類型包括:成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、外貿(mào)營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名注冊(cè)、網(wǎng)絡(luò)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋元氏地區(qū)。
1、連續(xù)屬性的離散化就是將連續(xù)屬性的值域上,將值域劃分為若干個(gè)離散的區(qū)間,最后用不同的符號(hào)或整數(shù) 值代表落在每個(gè)子區(qū)間的屬性值。
2、實(shí)現(xiàn)、分組,將分組好的結(jié)果轉(zhuǎn)換成one-hot編碼(啞變量)
實(shí)例
# 1)準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 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)分組 # 自動(dòng)分組 sr = pd.qcut(data, 3) sr.value_counts() # 看每一組有幾個(gè)數(shù)據(jù) # 3)轉(zhuǎn)換成one-hot編碼 pd.get_dummies(sr, prefix="height") # 自定義分組 bins = [150, 165, 180, 195] sr = pd.cut(data, bins) # get_dummies pd.get_dummies(sr, prefix="身高")
以上就是python數(shù)據(jù)離散化的介紹,希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路:創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境:windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1,DELL G3電腦。
文章標(biāo)題:創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:python數(shù)據(jù)離散化是什么
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