NumPy数组可以通过使用`numpy.digitize`函数进行离散化。该函数接受一个数组和一组边界值作为输入，并将输入数组中的元素按照边界值进行分组。具体来说，`numpy.digitize`函数将数组中的元素按照边界值划分为若干个区间，并返回一个新的数组，该数组表示每个元素所在的区间索引。
例如，可以使用以下代码对一个NumPy数组进行离散化：
```python
import numpy as np
# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 5, 10, 15, 20, 25])
# 指定边界值
bins = np.array([0, 10, 20])
# 对数组进行离散化
discretized_arr = np.digitize(arr, bins)
print(discretized_arr)
```
输出结果为：
```
[1 1 2 2 3 3]
```
在这个例子中，原始数组中的元素被划分为三个区间：小于等于10的元素属于第一个区间，大于10且小于等于20的元素属于第二个区间，大于20的元素属于第三个区间。`numpy.digitize`函数返回的结果数组表示每个元素所在的区间索引。
