如何在Python中對數字進行分類和分類？

我不確定binning是否是正確的術語，但我想爲我正在處理的項目實現以下內容：如何在Python中對數字進行分類和分類？

例如，我有一個數組或描述邊界和/或區域的字典，例如：

邊界= OrderedDict（[（10， '紅'），（20， '藍'），（55， '紫色'）]）

的區域索引爲0到100（例如）。我想將每個區域分成一個顏色（小於字典中的鍵），然後繪製它。例如，如果它小於10，則爲紅色。

到目前爲止，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，我需要找出一種方法來定義色彩，並找到一個包來繪製。所以，如果你有任何想法，我可以如何繪製一個二維彩色陰謀（實際項目將在二維）。也許matplotlib或PIL？我之前使用過matplotlib，但從未使用這種類型的數據。

另外，是否有一個scipy/numpy函數，已經做了我想要做的？如果代碼短而快，那將會很好。這不適用於任何類型的任務（這是我的一個小實驗/數據項目），所以我不想在這裏重新發明輪子。

在此先感謝您的任何建議/幫助。

來源

2014-11-25 wye_naught

這不是你問的問題，而是你使用常規字典定義OrderedDict，所以順序不一定會保留。相反，使用元組列表來定義它：'OrderedDict（[（10，「red」），（20，「blue」），（55，「purple」）]）' – kindall 2014-11-25 04:51:55

謝謝並更正。 – 2014-11-25 04:57:06

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()

來源

2014-11-25 05:08:02 Alan

如何在Python中對數字進行分類和分類？

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