如何在 Python 中对数字进行分类和分类？答案

【问题标题】：How do I bin and categorize numbers in Python?如何在 Python 中对数字进行分类和分类？
【发布时间】：2015-01-23 00:00:57
【问题描述】：

我不确定分箱是否是正确的术语，但我想为我正在从事的项目实施以下内容：

我有一个数组或者一个描述边界和/或区域的字典，例如：

boundaries = OrderedDict([(10,'red'),(20,'blue'),(55,'purple')])

这些区域的索引从 0 到 100（例如）。我想将每个区域分类为一种颜色（小于字典中的键）然后绘制它。比如小于10就是红色的。

到目前为止，我有：

boundaries = OrderedDict([(10,'red'),(20,'blue'),(55,'purple')])
areas = range(0,101)
binned = []
for area in areas:
    for border in boundaries.keys():
         if area < border:
             binned.append(boundaries[border])
             break

另外，我需要找到一种方法来定义颜色并找到一个包来绘制它。因此，如果您有任何想法，我该如何绘制二维彩色图（实际项目将是二维的）。也许是 matplotlib 或 PIL？我以前使用过 matplotlib，但从未用于此类数据。

另外，是否有一个 scipy/numpy 函数已经完成了我正在尝试做的事情？如果代码又短又快，那就太好了。这不是为了任何形式的任务（这是为了我的一个小实验/数据项目），所以我不想在这里重新发明轮子。

【问题讨论】：

这不是您要问的，但您正在使用常规字典定义OrderedDict，因此不一定会保留顺序。相反，使用元组列表定义它：OrderedDict([(10, "red"), (20, "blue"), (55, "purple")])
感谢并更正。

标签： python numpy matplotlib plot scipy

【解决方案1】：

import matplotlib.pyplot as plt
boundaries = collections.OrderedDict([(10,'red'),(20,'blue'),(55,'purple')])
areas = range(0,101)
n, bins, patches = plt.hist(areas, [0]+list(boundaries), histtype='bar', rwidth=1.0)
for (patch,color) in zip(patches,boundaries.values()):
    patch.set_color(color)
plt.show()

【讨论】：