,可以使用numpy库中的histogram函数来实现。该函数可以将一组数据划分为指定数量的存储箱,并返回每个存储箱中数据的频数和存储箱的边界。
以下是实现的步骤:
import numpy as np
raw_scores = [85, 92, 78, 90, 88, 95, 80, 85, 90, 92]
hist, bins = np.histogram(raw_scores, bins=100)
raw_scores
是要划分的原始分数数据。bins
指定要划分的存储箱数量,这里设置为100。hist
是每个存储箱中数据的频数,bins
是存储箱的边界。关于存储箱的概念:存储箱是将一组数据划分为不同范围的容器,用于统计和分析数据分布情况。在本例中,将Raw分数划分为100个存储箱,可以更好地了解分数的分布情况。
该方法的优势是使用numpy库的histogram函数可以快速、方便地实现Raw分数的存储箱划分,并且可以灵活地调整存储箱的数量。
应用场景:该方法适用于需要对Raw分数进行统计和分析的场景,例如教育领域中的成绩分析、市场调研中的用户评分分布等。
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