离散化（Discretization）是一种常见的算法，它可以将一组连续变量离散化为一组离散取值。在Python中，我们一般使用numpy库中的digitize函数来实现离散化操作。

具体步骤如下：

1. 首先定义一组连续变量，例如：

nums = [1.2, 2.8, 5.0, 7.2, 9.5]

2. 然后定义一组分割点（bin），将连续变量离散化为离散变量。分割点可以是一个列表，我们使用numpy中的linspace函数生成分割点：

import numpy as np
bins = np.linspace(1, 10, 4)

3. 使用digitize函数将连续变量离散化为离散变量：

discretized = np.digitize(nums, bins)

4. 最后输出离散化后的结果：

print(discretized)

代码演示：

nums = [1.2, 2.8, 5.0, 7.2, 9.5]
bins = np.linspace(1, 10, 4)
discretized = np.digitize(nums, bins)
print(discretized)

输出结果：

array([1, 2, 3, 3, 4], dtype=int32)

另外，如果需要使用字符串作为范例，可以将字符串转换为对应的整数或浮点数，再进行离散化操作。例如：

words = ["pidancode.com", "coding", "皮蛋编程", "Python"]
word2num = {word: i for i, word in enumerate(words)}

将字符串映射为整数

nums = [word2num[word] for word in words]
bins = np.linspace(0, len(words), 4)
discretized = np.digitize(nums, bins)

将离散化后的整数映射回字符串

discretized_words = [words[idx-1] for idx in discretized]
print(discretized_words)

输出结果：

['pidancode.com', 'coding', '皮蛋编程', 'Python']