Python 连续三维变量的离散化

我目前正在研究具有三维连续变量（x，y，z）的机器学习分类问题，我还想添加时间（t），它已经是一个离散变量。我的数据将是什么样子的示例：

     x                    y                    z                   t 
[0.1 ,2.6, 0.0]   [0.1 ,2.0, -3.0]    [0.0 ,5.6, 5.0]         1486033702474

取每个连续变量的平均值就足够了吗？

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请问如何表示/格式化这些变量，以便在Python的任何ML库中形成我的训练数据集？

计算中的变量总是离散的。“连续”一词根本不适用，因为计算机是数字机器，因此只能以有限的速率采集数据。如果您想降低数据的粒度，根据您的情况，采用平均值将是一个有效的选择。采用Python中数据列表的平均值：

mean_x = sum(x) * 1. / len(x)

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你能澄清一下数据类型吗。时间上的第一个向量是x还是每个元素对应于x，y，z？扩展你的数据…@mik all elements（x，y，z）将根据时间范围（比如t2-t1193）生成相同大小的向量，我将尝试一下，看看是否出现了有意义的结果。如果它没有按预期工作，请返回并思考变量表示什么。试着找出它们的核心意思。这是含糊不清的，但在这一领域中，需要对数学进行一定的调整