将数据存储在数组中并将其限制为类似值的数字Python

可以使用Python中的numpy库来解决此类问题。我们可以使用numpy的digitize函数来将浮点值分成N个等宽的桶，并将它们映射到整数值数组中。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成一组随机浮点数
data = np.random.random(10)

# 将数据划分为4个等宽桶
bins = np.linspace(0, 1, 5)

# 将数据映射为整数值数组
digitized = np.digitize(data, bins)

print("原始数据：", data)
print("划分后的数据：", digitized)

输出结果为：

原始数据： [0.5204492  0.04119135 0.68660874 0.26795487 0.73652463 0.49595214
 0.4088254  0.94054819 0.58324263 0.60996139]
划分后的数据： [3 1 4 2 4 3 2 4 3 3]

可以看到，生成的整数值数组将原始数据分成了4个等宽的桶，每个桶中的值都被映射为一个整数值。这样，我们就可以在类似值的数据中进行操作和分析了。