Làm thế nào để bạn tạo một thùng trong python?

Hàm bin() được sử dụng để chuyển đổi một số nguyên thành một chuỗi nhị phân. Kết quả là một biểu thức Python hợp lệ

cú pháp

bin(x)

Phiên bản

(Trăn 3. 2. 5)

Ghi chú. Nếu x không phải là đối tượng int của Python, thì nó phải xác định một phương thức __index__() trả về một số nguyên

Giá trị trả về

số nguyên

Ví dụ. Hàm bin() trong Python - Chuyển đổi số nguyên thành nhị phân

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

đầu ra

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

Ví dụ. Hàm bin() trong Python - Chuyển đổi số nguyên thành nhị phân không có tiền tố dấu

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

đầu ra

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

Ví dụ. Chuyển đổi một số nguyên thành nhị phân mà không cần sử dụng hàm bin()

def dec_to_bin(n):
    binary = "" 
    x = 0
    while n > 0 and x<=8: 
        s1 = str(int(n%2)) 
        binary = binary + s1 
        n /= 2
        x = x + 1
        result = binary[::-1] 
    return result 
print(dec_to_bin(10))
print(dec_to_bin(8))
print(dec_to_bin(110))

đầu ra

000001010
000001000
001101110

Trình chỉnh sửa mã Python

Trước. ascii()
Tiếp theo. bool()

Kiểm tra kỹ năng Python của bạn với bài kiểm tra của w3resource



con trăn. Lời khuyên trong ngày

Từ điển đặt hàng

Cấu trúc dữ liệu từ điển mặc định của Python không có bất kỳ thứ tự chỉ mục nào. Bạn có thể coi các cặp khóa-giá trị là các mặt hàng hỗn hợp trong một túi. Điều này làm cho từ điển rất hiệu quả để làm việc với. Tuy nhiên, đôi khi bạn chỉ cần đặt từ điển của mình

Ở đây, chúng tôi gửi đối tượng của lớp tới các phương thức bin và chúng tôi đang sử dụng các phương thức đặc biệt của python Phương thức __index()__ luôn trả về số nguyên dương và nó không thể là lỗi tăng nếu giá trị không phải là số nguyên.  

Python3

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

19

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

20

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

207

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

208

The binary representation of 100 (using bin()) is : 1100100

9

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

23____124

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

25

 

The binary representation of 100 (using bin()) is : 1100100

9

The binary representation of 100 (using bin()) is : 1100100

7

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

265____1266

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

267

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

268

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

193

The binary representation of 100 (using bin()) is : 1100100

1

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

266

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

232

 

_______70____71____72____1236

đầu ra

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

4

Bài viết này được đóng góp bởi Manjeet Singh. Nếu bạn thích GeeksforGeeks và muốn đóng góp, bạn cũng có thể viết một bài báo bằng cách sử dụng write. chuyên viên máy tính. org hoặc gửi bài viết của bạn tới review-team@geeksforgeeks. tổ chức. Xem bài viết của bạn xuất hiện trên trang chính của GeeksforGeeks và trợ giúp các Geeks khác

Vui lòng viết bình luận nếu bạn thấy bất cứ điều gì không chính xác hoặc bạn muốn chia sẻ thêm thông tin về chủ đề thảo luận ở trên.  

Khi xử lý dữ liệu số liên tục, việc phân loại dữ liệu thành nhiều nhóm để phân tích thêm sẽ rất hữu ích. Có một số thuật ngữ khác nhau để tạo thùng bao gồm xô, tạo thùng rời rạc, rời rạc hóa hoặc lượng tử hóa. Pandas hỗ trợ các phương pháp này bằng cách sử dụng các hàm

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 và

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51. Bài viết này sẽ mô tả ngắn gọn lý do tại sao bạn có thể muốn chuyển dữ liệu của mình thành thùng rác và cách sử dụng hàm gấu trúc để chuyển đổi dữ liệu liên tục thành một tập hợp các nhóm rời rạc. Giống như nhiều chức năng gấu trúc,

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 và

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 có vẻ đơn giản nhưng có rất nhiều khả năng được tích hợp trong các chức năng đó. Ngay cả đối với những người dùng có nhiều kinh nghiệm hơn, tôi nghĩ bạn sẽ học được một số thủ thuật hữu ích cho quá trình phân tích của riêng bạn

đóng thùng

Một trong những trường hợp tạo thùng phổ biến nhất được thực hiện ở hậu trường cho bạn khi tạo biểu đồ. Biểu đồ dưới đây của dữ liệu doanh số bán hàng của khách hàng, cho biết cách một tập hợp số lượng bán hàng liên tục có thể được chia thành các ngăn riêng biệt (ví dụ:. 60.000 - 70.000 USD), sau đó được sử dụng để nhóm và đếm các phiên bản tài khoản

Đây là đoạn code thể hiện cách chúng ta tổng hợp thông tin Sales 2018 cho một nhóm khách hàng. Biểu diễn này minh họa số lượng khách hàng có doanh số bán hàng trong phạm vi nhất định. Mã mẫu được bao gồm trong sổ ghi chép này nếu bạn muốn làm theo

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

9

Có nhiều tình huống khác mà bạn có thể muốn xác định các thùng của riêng mình. Trong ví dụ trên, có 8 thùng chứa dữ liệu. Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi muốn chia khách hàng của mình thành 3, 4 hoặc 5 nhóm? . Các chức năng này nghe có vẻ giống nhau và thực hiện các chức năng tạo thùng tương tự nhưng có những điểm khác biệt có thể gây nhầm lẫn cho người dùng mới. Họ cũng có một số tùy chọn có thể làm cho chúng rất hữu ích cho việc phân tích hàng ngày. Phần còn lại của bài viết sẽ chỉ ra sự khác biệt của chúng và cách sử dụng chúng

qcut

Tài liệu về pandas mô tả

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 là một “hàm rời rạc hóa dựa trên lượng tử. ” Điều này về cơ bản có nghĩa là

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 cố gắng chia dữ liệu cơ bản thành các ngăn có kích thước bằng nhau. Hàm xác định các ngăn bằng cách sử dụng phần trăm dựa trên phân phối dữ liệu, không phải các cạnh số thực của các ngăn

Nếu bạn đã sử dụng hàm pandas

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

58, bạn đã thấy một ví dụ về các khái niệm cơ bản được đại diện bởi

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

6

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

7

Hãy ghi nhớ các giá trị cho phần trăm 25%, 50% và 75% khi chúng ta xem trực tiếp bằng cách sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51

Cách sử dụng đơn giản nhất của

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 là xác định số lượng phân vị và để gấu trúc tìm ra cách phân chia dữ liệu. Trong ví dụ bên dưới, chúng tôi yêu cầu gấu trúc tạo 4 nhóm dữ liệu có kích thước bằng nhau

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

5

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

1

Kết quả là một chuỗi phân loại đại diện cho các thùng bán hàng. Bởi vì chúng tôi đã yêu cầu lượng tử với

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

12, các thùng khớp với phần trăm từ hàm

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

58

Một trường hợp sử dụng phổ biến là lưu trữ kết quả bin trở lại khung dữ liệu gốc để phân tích trong tương lai. Đối với ví dụ này, chúng tôi sẽ tạo 4 thùng (còn gọi là phần tư) và 10 thùng (còn gọi là deciles) và lưu trữ kết quả trở lại trong khung dữ liệu ban đầu

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

4

account numbernameext pricequantile_ex_1quantile_ex_20141962Herman LLC 63626. 03(55733. 049000000006, 89137. 708](55732. 0, 76471. 0]1146832Kiehn-Spinka99608. 77(89137. 708, 100271. 535](95908. 0, 100272. 0]2163416Purdy-Kunde77898. 21(55733. 049000000006, 89137. 708](76471. 0, 87168. 0]3218895Kulas Inc137351. 96(110132. 552, 184793. 7](124778. 0, 184794. 0]4239344Stokes LLC 91535. 92(89137. 708, 100271. 535](90686. 0, 95908. 0]

Bạn có thể thấy các thùng rất khác nhau giữa

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

14 và

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

15. Tôi cũng đã giới thiệu cách sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

16 để xác định số lượng dấu thập phân sẽ sử dụng để tính toán độ chính xác của bin

Chế độ xem thú vị khác là xem cách các giá trị được phân phối trên các thùng bằng cách sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

17

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

9

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

0

Bây giờ, đối với cột thứ hai

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

1

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

2

Điều này minh họa một khái niệm quan trọng. Trong mỗi trường hợp, có một số quan sát bằng nhau trong mỗi thùng. Pandas thực hiện phép toán đằng sau hậu trường để tìm ra độ rộng của mỗi thùng. Chẳng hạn, trong

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

14, phạm vi của ngăn đầu tiên là 74.661. 15 trong khi thùng thứ hai chỉ là 9,861. 02 (110132 - 100271)

Một trong những thách thức với phương pháp này là các nhãn thùng rác không dễ giải thích cho người dùng cuối. Ví dụ: nếu chúng tôi muốn chia khách hàng của mình thành 5 nhóm (hay còn gọi là ngũ phân vị) giống như cách tiếp cận khách hàng thường xuyên của hãng hàng không, thì chúng tôi có thể dán nhãn rõ ràng cho các thùng để giúp họ dễ hiểu hơn

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

60

account numbernameext pricequantile_ex_1quantile_ex_2quantile_ex_30141962Herman LLC 63626. 03(55733. 049000000006, 89137. 708](55732. 0, 76471. 0]Đồng1146832Kiehn-Sinka99608. 77(89137. 708, 100271. 535](95908. 0, 100272. 0]Vàng2163416Purdy-Kunde77898. 21(55733. 049000000006, 89137. 708](76471. 0, 87168. 0]Đồng3218895Kulas Inc137351. 96(110132. 552, 184793. 7](124778. 0, 184794. 0]Diamond4239344Stokes LLC 91535. 92(89137. 708, 100271. 535](90686. 0, 95908. 0]Bạc

Trong ví dụ trên, tôi đã làm đôi điều hơi khác một chút. Đầu tiên, tôi đã xác định rõ ràng phạm vi lượng tử sẽ sử dụng.

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

19. Tôi cũng đã xác định các nhãn

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

40 để sử dụng khi đại diện cho các thùng

Hãy kiểm tra phân phối

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

61

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

62

Đúng như mong đợi, giờ đây chúng tôi có sự phân bổ khách hàng đồng đều trên 5 ngăn và kết quả được hiển thị theo cách dễ hiểu

Một mục quan trọng cần ghi nhớ khi sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 là tất cả các phân vị phải nhỏ hơn 1. Dưới đây là một số ví dụ về phân phối. Trong hầu hết các trường hợp, việc xác định

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

42 là số nguyên sẽ đơn giản hơn

• terciles.

  x = 10
  print("Original number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[2:].zfill(8))
  x = -10
  print("\nOriginal number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[3:].zfill(8))
  

  43 hoặc

  x = 10
  print("Original number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[2:].zfill(8))
  x = -10
  print("\nOriginal number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[3:].zfill(8))
  

  44
• ngũ phân vị.

  x = 10
  print("Original number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[2:].zfill(8))
  x = -10
  print("\nOriginal number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[3:].zfill(8))
  

  19 hoặc

  x = 10
  print("Original number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[2:].zfill(8))
  x = -10
  print("\nOriginal number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[3:].zfill(8))
  

  46
• giới tính.

  x = 10
  print("Original number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[2:].zfill(8))
  x = -10
  print("\nOriginal number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[3:].zfill(8))
  

  47 hoặc

  x = 10
  print("Original number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[2:].zfill(8))
  x = -10
  print("\nOriginal number: ",x)
  print(x)
  print("Binary string:")
  print(bin(x)[3:].zfill(8))
  

  48

Bạn có thể có một câu hỏi là, làm cách nào để biết phạm vi nào được sử dụng để xác định các thùng khác nhau? . Đây là một đoạn mã hữu ích để tạo bảng tham chiếu nhanh

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

63

NgưỡngTier055733. 050Đồng187167. 958Bạc295908. 156Vàng3103606. 970Bạch kim4112290. 054Kim cương

Đây là một thủ thuật khác mà tôi đã học được khi thực hiện bài viết này. Nếu thử dùng

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

90 trên các giá trị phân loại, bạn sẽ nhận được kết quả tóm tắt khác

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

64

quantile_ex_1quantile_ex_2quantile_ex_3count202020unique4105top(110132. 552, 184793. 7](124778. 0, 184794. 0]Tần số kim cương524

Tôi nghĩ điều này hữu ích và cũng là một bản tóm tắt hay về cách thức hoạt động của

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51

Trong khi chúng tôi đang thảo luận về

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

58, chúng tôi có thể sử dụng đối số

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

93 để xác định phần trăm của mình bằng cách sử dụng cùng định dạng mà chúng tôi đã sử dụng cho

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

65

số tài khoảngiá ngoàiđếm20. 00000020. 000000mean476998. 750000101711. 287500std231499. 20897027037. 449673min141962. 00000055733. 0500000%141962. 00000055733. 05000033. 3%332759. 33333391241. 49333350%476006. 500000100271. 53500066. 7%662511. 000000104178. 580000100%786968. 000000184793. 700000max786968. 000000184793. 700000

Có một lưu ý nhỏ về chức năng này. Vượt qua 0 hoặc 1, chỉ có nghĩa là 0% sẽ giống với mức tối thiểu và 100% sẽ giống với mức tối đa. Tôi cũng được biết rằng phân vị thứ 50 sẽ luôn được đưa vào, bất kể giá trị được thông qua là gì

Trước khi chúng tôi chuyển sang mô tả

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 , có một cách tiềm năng hơn mà chúng tôi có thể dán nhãn cho các thùng của mình. Thay vì phạm vi bin hoặc nhãn tùy chỉnh, chúng tôi có thể trả về số nguyên bằng cách chuyển

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

96

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

66

account numbernameext pricequantile_ex_1quantile_ex_2quantile_ex_3quantile_ex_40141962Herman LLC 63626. 03(55733. 049000000006, 89137. 708](55732. 0, 76471. 0]Đồng01146832Kiehn-Sinka99608. 77(89137. 708, 100271. 535](95908. 0, 100272. 0]Vàng22163416Purdy-Kunde77898. 21(55733. 049000000006, 89137. 708](76471. 0, 87168. 0]Đồng03218895Kulas Inc137351. 96(110132. 552, 184793. 7](124778. 0, 184794. 0]Diamond44239344Stokes LLC 91535. 92(89137. 708, 100271. 535](90686. 0, 95908. 0]Bạc1

Cá nhân tôi nghĩ rằng sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

97 là tình huống hữu ích nhất nhưng có thể có những trường hợp mà phản hồi số nguyên có thể hữu ích nên tôi muốn chỉ ra điều đó một cách rõ ràng

cắt tỉa

Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cách sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 , chúng ta có thể chỉ ra sự khác biệt của

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50. Nhiều khái niệm mà chúng ta đã thảo luận ở trên được áp dụng nhưng có một số khác biệt khi sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50

Điểm khác biệt chính là

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 sẽ tính toán kích thước của mỗi ngăn để đảm bảo phân phối dữ liệu trong các ngăn bằng nhau. Nói cách khác, tất cả các thùng sẽ có (gần như) cùng số lượng quan sát nhưng phạm vi thùng sẽ khác nhau

Mặt khác,

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 được sử dụng để xác định cụ thể các cạnh thùng. Không có gì đảm bảo về việc phân phối các mặt hàng trong mỗi thùng. Trên thực tế, bạn có thể xác định các thùng theo cách không có mục nào được đưa vào một thùng hoặc gần như tất cả các mục đều nằm trong một thùng

Trong các ví dụ trong thế giới thực, các thùng có thể được xác định theo quy tắc kinh doanh. Đối với một chương trình khách hàng thường xuyên, 25.000 dặm là mức bạc và điều đó không thay đổi dựa trên sự thay đổi dữ liệu từ năm này sang năm khác. Nếu chúng tôi muốn xác định các cạnh thùng (25.000 - 50.000, v.v.), chúng tôi sẽ sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50. Chúng tôi cũng có thể sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 để xác định các thùng có kích thước không đổi và để gấu trúc tìm ra cách xác định các cạnh của thùng đó

Một số ví dụ sẽ làm rõ sự khác biệt này

Để đơn giản hóa, tôi sẽ xóa các cột trước đó để giữ cho các ví dụ ngắn gọn

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

67

Đối với ví dụ đầu tiên, chúng ta có thể cắt dữ liệu thành 4 kích thước thùng bằng nhau. Pandas sẽ thực hiện phép toán đằng sau hậu trường để xác định cách chia tập dữ liệu thành 4 nhóm này

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

68

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

69

Hãy xem sự phân phối

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

70

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

71

Điều đầu tiên bạn sẽ nhận thấy là phạm vi bin đều là khoảng 32.265 nhưng sự phân bố của các phần tử bin không bằng nhau. Các thùng có phân phối 12, 5, 2 và 1 vật phẩm trong mỗi thùng. Tóm lại, đó là sự khác biệt cơ bản giữa

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 và

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51

Thông tin

Nếu bạn muốn phân bổ đồng đều các mặt hàng trong thùng của mình, hãy sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51. Nếu bạn muốn xác định phạm vi ngăn số của riêng mình, thì hãy sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50

Trước khi tiếp tục, tôi muốn nhắc lại nhanh về ký hiệu quãng. Trong các ví dụ trên, đã có việc sử dụng tự do () và [] để biểu thị cách các cạnh bin được xác định. Đối với những người trong số các bạn (như tôi) có thể cần xem lại ký hiệu quãng, tôi thấy trang web đơn giản này rất dễ hiểu

Để làm rõ ví dụ này, đây là sơ đồ dựa trên ví dụ ở trên

Khi sử dụng tính năng cắt, bạn có thể đang xác định các cạnh chính xác của các thùng của mình, vì vậy, điều quan trọng là phải hiểu liệu các cạnh có bao gồm các giá trị hay không. Tùy thuộc vào tập dữ liệu và trường hợp sử dụng cụ thể, điều này có thể hoặc không phải là vấn đề lớn. Đó chắc chắn có thể là một vấn đề tế nhị mà bạn cần xem xét

Để hiểu rõ hơn, khi bạn trình bày kết quả phân tích của mình cho người khác, bạn sẽ cần làm rõ liệu tài khoản có doanh thu 70.000 là khách hàng bạc hay vàng

Dưới đây là một ví dụ mà chúng tôi muốn xác định cụ thể ranh giới của 4 thùng bằng cách xác định tham số

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

09

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

72

account numbernameext pricecut_ex10141962Herman LLC 63626. 03silver1146832Kiehn-Spinka99608. 77gold2163416Purdy-Kunde77898. 21gold3218895Kulas Inc137351. 96diamond4239344Stokes LLC 91535. vàng 92

Một trong những thách thức với việc xác định phạm vi ngăn bằng cách cắt là việc tạo danh sách tất cả các phạm vi ngăn có thể rất phức tạp. Có một số phím tắt mà chúng tôi có thể sử dụng để tạo gọn các phạm vi chúng tôi cần

Đầu tiên, chúng ta có thể sử dụng

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

10 để tạo một phạm vi cách đều nhau

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

73

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

74

Numpy linspace là một hàm đơn giản cung cấp một mảng các số cách đều nhau trên một phạm vi do người dùng xác định. Trong ví dụ này, chúng tôi muốn có 9 điểm cắt cách đều nhau từ 0 đến 200.000. Độc giả tinh ý có thể nhận thấy rằng chúng tôi có 9 số nhưng chỉ có 8 danh mục. Nếu bạn vạch ra các danh mục thực tế, bạn sẽ hiểu tại sao chúng tôi kết thúc với 8 danh mục từ 0 đến 200.000. Trong mọi trường hợp, có ít hơn một danh mục so với số điểm cắt

Tùy chọn khác là sử dụng

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

11 cung cấp chức năng tương tự. Tôi tìm thấy bài viết này một hướng dẫn hữu ích trong việc hiểu cả hai chức năng. Tôi khuyên bạn nên thử cả hai phương pháp và xem phương pháp nào phù hợp nhất với nhu cầu của bạn

Có một tùy chọn bổ sung để xác định các thùng của bạn và đó là sử dụng pandas

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

12. Tôi đã phải xem tài liệu về gấu trúc để tìm ra tài liệu này. Nội dung này hơi bí truyền nhưng tôi nghĩ nên bao gồm nó

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

12 cung cấp rất nhiều tính linh hoạt. Chẳng hạn, nó có thể được sử dụng trên phạm vi ngày cũng như các giá trị số. Đây là một ví dụ số

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

75

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

76

Có một nhược điểm khi sử dụng

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

12. Bạn không thể xác định nhãn tùy chỉnh

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

77

account numbernameext pricecut_ex1cut_ex20141962Herman LLC 63626. 03vàng(60000, 70000]1146832Kiehn-Spinka99608. 77bạc(90000, 100000]2163416Purdy-Kunde77898. 21bạc(70000, 80000]3218895Kulas Inc137351. 96kim cương(130000, 140000]4239344Stokes LLC 91535. 92bạc(90000, 100000]

Như được hiển thị ở trên, tham số

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

15 bị bỏ qua khi sử dụng

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

12

Theo kinh nghiệm của tôi, tôi sử dụng danh sách phạm vi ngăn tùy chỉnh hoặc

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

17 nếu tôi có số lượng lớn ngăn

Một trong những khác biệt giữa

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 và

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 là bạn cũng có thể sử dụng tham số

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

20 để xác định xem ngăn đầu tiên có bao gồm tất cả các giá trị thấp nhất hay không. Cuối cùng, vượt qua

Original number:  10
10
Binary string:
00001010

Original number:  -10
-10
Binary string:
00001010

21 sẽ thay đổi các thùng để loại trừ hầu hết các mục phù hợp. Vì

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 cho phép các ngăn cụ thể hơn nhiều nên các tham số này có thể hữu ích để đảm bảo các khoảng được xác định theo cách mà bạn mong đợi

Phần còn lại của chức năng

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 tương tự như

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51. Chúng tôi có thể trả lại các thùng bằng cách sử dụng

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

49 hoặc điều chỉnh độ chính xác bằng cách sử dụng đối số

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

16

Một thủ thuật cuối cùng mà tôi muốn giới thiệu là

x = 10
print("Original number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[2:].zfill(8))
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
print(x)
print("Binary string:")
print(bin(x)[3:].zfill(8))

17 bao gồm một lối tắt để tạo thùng và đếm dữ liệu. Nó tương tự như cách mà

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

58 có thể là một phím tắt cho

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51

Nếu chúng tôi muốn chuyển một giá trị thành 4 ngăn và đếm số lần xuất hiện

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

78

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

79

Theo mặc định _______ 317 sẽ sắp xếp với giá trị cao nhất trước. Bằng cách vượt qua

Original number:  10
Binary string:
0b1010
Original number:  -10
Binary string:
-0b1010

601, các thùng sẽ được sắp xếp theo thứ tự số, đây có thể là một chế độ xem hữu ích

Tóm lược

Khái niệm chia nhỏ các giá trị liên tục thành các ngăn rời rạc tương đối dễ hiểu và là một khái niệm hữu ích trong phân tích thế giới thực. May mắn thay, pandas cung cấp các hàm

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

50 và

x = 10
print("Original number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)
x = -10
print("\nOriginal number: ",x)
y = bin(x)
print("Binary string:")
print (y)

51 để làm cho điều này trở nên đơn giản hoặc phức tạp như bạn cần. Tôi hy vọng bài viết này hữu ích trong việc hiểu các hàm gấu trúc này. Vui lòng bình luận bên dưới nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào

Thùng trong Python là gì?

Thùng trong gấu trúc là gì?

Bin trong biểu đồ Python là gì?