Python 用区间索引替换二维数组元素

假设Python中有一个范围为N-M的随机元素数组，例如

import numpy as np
np.random.seed(0)

a_2d_array = np.random.uniform(0,100,(2,2))

假设你有一些区间范围，从X开始，到Y结束，例如

间隔

=[0-10]、[10-20]、[20-30]。。。[90-100]

是否有一种有效的方法将

a_2d_数组

的元素替换为元素所在的

间隔的索引

e、 g:

将替换为：

[[4 7]
 [6 5]]

其中，为清楚起见，
a
的元素0属于
间隔的第4个元素
等

也许有一种方法可以做到这一点，因为我知道它有间隔功能，但我看不到一个快速的方法

请注意，这适用于任何一组间隔（即间隔可以从任何实数开始，无论是正数、负数还是非零）

在此，非常感谢您的帮助

编辑：

我尝试过的示例解决方案：

你可以简单地使用：

a = np.random.uniform(-100,100,(2,2))

print(a) 
array([[-20.8722065 ,  30.65764508],
       [ 12.03883227, -84.36615283]])

step_size = 10
a//10
array([[-3.,  3.],
   [ 1., -9.]])

因此，在本例中，只需知道
步长大小
。
对于“是否有一种有效的方法可以将
二维数组的元素
替换为元素所在的
间隔的索引”的简短回答是肯定的。你能提供一些你已经尝试过的和不起作用的例子吗？我已经在我已经尝试过的例子中添加了。我不知道它是否是最有效的，但它与显式的间隔列表是解耦的，需要知道最小间隔才能解释上面示例中所示的负指数。
a = np.random.uniform(-100,100,(2,2))

print(a) 
array([[-20.8722065 ,  30.65764508],
       [ 12.03883227, -84.36615283]])

step_size = 10
a//10
array([[-3.,  3.],
   [ 1., -9.]])