numpyを使ってデータを任意の階級値へ切り上げ・切り下げする

TL;DR

• データの値を階級値で離散化する
• numpy.digitizeでbinのインデックスを取得してbinそのものへ突っ込む

sample

threshold（というかbins）は昇順または降順にソート済みとする。

import numpy as np

if __name__ == '__main__':
  data = np.array([[51, 71, 81, 92], [43, 101, 20, 151]])
  threshold = np.array([0, 50, 70, 90, 130, 150, 300])

切り上げ

  # 切り上げ
  data_right_indice = np.digitize(data, threshold, right=True)
  print(data_right_indice)
  print(threshold[data_right_indice])

出力

[[2 3 3 4]
 [1 4 1 6]]
[[ 70  90  90 130]
 [ 50 130  50 300]]

切り下げ

  # 切り下げ
  decreasing_threshold = np.sort(threshold)[::-1]
  data_left_indice = np.digitize(data, decreasing_threshold, right=False)
  print(data_left_indice)
  print(decreasing_threshold[data_left_indice])

出力

[[5 4 4 3]
 [6 3 6 1]]
[[ 50  70  70  90]
 [  0  90   0 150]]

参考文献