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本篇內容主要講解“Python分析包中的qcut怎么用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python分析包中的qcut怎么用”吧!
它的作用是根據值的頻率來決定箱子的間隔，盡可能地滿足樣本在每個箱子的數量相等。
先看例子：
ages = np.array([5,10,36,12,77,89,100,30,1]) #年齡數據pd.qcut(ages, 3, labels=['青','中','老']).value_counts()#結果：青 3中 3老 3dtype: int64
可以看到，每個區間的樣本數量都為3. 不過，qcut得到的三個區間長度就不一定相等了。這是和 cut 的最大區別，cut 切分的是等長區間。
# 這是qcut后到得到的三個區間：Categories(3, interval[float64]):[(0.999, 11.333] < (11.333, 49.667] < (49.667, 100.0]]
很明顯，區間長度是不等的。
到此，相信大家對“Python分析包中的qcut怎么用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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