将列表数据分成八个区间[, 400)、[400, 800）...[2800, )并统计各区间的百分比

慢慢学，现在不懂

导入numpy，将python列表转为numpy数组，剩余的工作参考下面的代码。以下代码随机生成了[0,100)范围内的1000个整数，分别统计[0,25)、[25,50)、[50,75)、[75,100)区间的百分比。

>>> import numpy as np
>>> demo = np.array([3,4,5]) # 仅演示列表如何转为数组，对后续代码并无任何影响
>>> data = np.random.randint(0, 100, 1000) # 随机生成1000个[0,100)区间内的整数
>>> data.shape
(1000,)
>>> d1 = data[np.where((data>=0)&(data<25))] # 筛选[0,25)范围内的
>>> d2 = data[np.where((data>=25)&(data<50))] # 筛选[25,50)范围内的
>>> d3 = data[np.where((data>=50)&(data<75))] # 筛选[50,75)范围内的
>>> d4 = data[np.where(data>=75)] # 筛选[75,100)范围内的
>>> d1.shape, d2.shape, d3.shape, d4.shape
((274,), (247,), (242,), (237,))
>>> d1.shape[0]/data.shape[0]
0.274
>>> d2.shape[0]/data.shape[0]
0.247
>>> d3.shape[0]/data.shape[0]
0.242
>>> d4.shape[0]/data.shape[0]
0.237