把浮点数量化成任意数量的二进制数的一般方法？

Question

我想把最大值和最小值分别为X和{}的一系列数字量化成任意数量的箱子。例如，如果我的数组的最大值是65535，最小值是0（不要假设这些都是整数），并且我想将这些值量化到2的容器中，那么大于floor(65535/2)的所有值都将变成65535，其余的则变成{}。如果我想将数组从1到65535之间的任意数量化，类似的情况就会重复发生。我想知道，有没有一种高效、简单的方法可以做到这一点？如果不是，我如何才能有效地为2的幂次数做到这一点？虽然伪代码可以，但是Python+Numpy是首选。在

Answer 1

这不是最优雅的解决方案，但是：

MIN_VALUE = 0
MAX_VALUE = 65535
NO_BINS = 2   

# Create random dataset from [0,65535] interval
numbers = np.random.randint(0,65535+1,100)

# Create bin edges
bins = np.arange(0,65535, (MAX_VALUE-MIN_VALUE)/NO_BINS)

# Get bin values
_, bin_val = np.histogram(numbers, NO_BINS-1, range=(MIN_VALUE, MAX_VALUE))

# Change the values to the bin value
for iter_bin in range(1,NO_BINS+1):
    numbers[np.where(digits == iter_bin)] = bin_val[iter_bin-1]

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更新

做同样的工作：

^{pr2}$