如何在Python中对数字进行分类和分类？

我不确定binning是否是正确的术语，但我想为我正在处理的项目实现以下内容：如何在Python中对数字进行分类和分类？

例如，我有一个数组或描述边界和/或区域的字典，例如：

边界= OrderedDict（[（10， '红'），（20， '蓝'），（55， '紫色'）]）

的区域索引为0到100（例如）。我想将每个区域分成一个颜色（小于字典中的键），然后绘制它。例如，如果它小于10，则为红色。

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，我需要找出一种方法来定义色彩，并找到一个包来绘制。所以，如果你有任何想法，我可以如何绘制一个二维彩色阴谋（实际项目将在二维）。也许matplotlib或PIL？我之前使用过matplotlib，但从未使用这种类型的数据。

另外，是否有一个scipy/numpy函数，已经做了我想要做的？如果代码短而快，那将会很好。这不适用于任何类型的任务（这是我的一个小实验/数据项目），所以我不想在这里重新发明轮子。

在此先感谢您的任何建议/帮助。

来源

2014-11-25 wye_naught

这不是你问的问题，而是你使用常规字典定义OrderedDict，所以顺序不一定会保留。相反，使用元组列表来定义它：'OrderedDict（[（10，“red”），（20，“blue”），（55，“purple”）]）' – kindall 2014-11-25 04:51:55

谢谢并更正。 – 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()

来源

2014-11-25 05:08:02 Alan

如何在Python中对数字进行分类和分类？

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