题目
分箱是一-种连续数据离散化的特征工程手段，常用函数pd.cut()实现，请阅读以下python代码，你认为表述正确的一项是?import numpy as npimport pandas as pdages=np.array([8,36,15,67,41,18])print("分箱区间:n",pd .cut(ages,3,precision=1))print("标签结果:n",pd.cut(ages,3,labels['青',中，老']))A.分箱结果为6个区间B.分箱结果为3个区间C. precision=1表示分箱结果保留一位小数D.分箱结果的最大值为67
分箱是一-种连续数据离散化的特征工程手段，常用函数pd.cut()实现，请阅读以下python代码，你认为表述正确的一项是?
import numpy as np
import pandas as pd
ages=np.array([8,36,15,67,41,18])
print("分箱区间:\n",pd .cut(ages,3,precision=1))
print("标签结果:\n",pd.cut(ages,3,labels['青',中，老']))
A.分箱结果为6个区间
B.分箱结果为3个区间
C. precision=1表示分箱结果保留一位小数
D.分箱结果的最大值为67
题目解答
答案
从代码中可以看出，pd.cut()函数对ages进行了分箱操作，指定了分为3个区间，并设置了保留一位小数。而print输出的结果分别显示了分箱区间和标签结果。因此，正确的表述是：
B. 分箱结果为3个区间
C. precision=1表示分箱结果保留一位小数
解析
步骤 1：理解pd.cut()函数
pd.cut()函数用于将连续数据离散化，即将连续的数据分箱到指定的区间内。在这个例子中，ages数组中的数据被分箱到3个区间内。
步骤 2：分析代码
代码中使用pd.cut()函数对ages数组进行分箱，指定了分为3个区间，并设置了保留一位小数。同时，还指定了标签结果为'青', '中', '老'。
步骤 3：分析输出结果
print("分箱区间:\n",pd.cut(ages,3,precision=1))输出了分箱区间，print("标签结果:\n",pd.cut(ages,3,labels=['青', '中', '老']))输出了标签结果。因此，可以得出结论，分箱结果为3个区间，precision=1表示分箱结果保留一位小数。
pd.cut()函数用于将连续数据离散化，即将连续的数据分箱到指定的区间内。在这个例子中，ages数组中的数据被分箱到3个区间内。
步骤 2：分析代码
代码中使用pd.cut()函数对ages数组进行分箱，指定了分为3个区间，并设置了保留一位小数。同时，还指定了标签结果为'青', '中', '老'。
步骤 3：分析输出结果
print("分箱区间:\n",pd.cut(ages,3,precision=1))输出了分箱区间，print("标签结果:\n",pd.cut(ages,3,labels=['青', '中', '老']))输出了标签结果。因此，可以得出结论，分箱结果为3个区间，precision=1表示分箱结果保留一位小数。