Python中的連續離散化是一個常用的操作，它可以將某個連續的數值空間轉換為離散的數值集合。這個過程對于數據分析和機器學習都有著很大的意義。

下面是一個實現離散化的Python代碼示例：

import pandas as pd
data = [10, 21, 33, 45, 58, 62, 76, 89, 91, 100]
bins = [0, 30, 60, 100]
result = pd.cut(data, bins)
print(result)

這段代碼中，我們使用了Pandas庫的cut函數來進行離散化操作。cut函數的第一個參數需要是一個需要被離散化的數據集合，第二個參數是一個規定的離散化邊界，這個邊界可以在數據集合中劃分不同的區間。cut函數會將數據集合按照邊界的規定進行離散化，并返回一個離散化后的結果集。

上面的代碼輸出結果如下：

[(0, 30], (0, 30], (30, 60], (30, 60], (30, 60], (60, 100], (60, 100], (60, 100], (60, 100], (60, 100]]
Categories (3, interval[int64]): [(0, 30] \< (30, 60] \< (60, 100]]

輸出結果中包含了每個元素在離散化后所處的區間信息以及離散化后的區間個數。可以看到，我們將原始的連續數值數據離散化為了三個區間，0-30，30-60，60-100。

離散化可以將具有連續數值特征的數據集合轉化為具有離散特征的數據集合，方便進行數據分析和機器學習。Python中的Pandas庫提供了強大的離散化功能，可以方便地對數據集合進行離散化操作。