以下是一个示例代码，展示了如何按测量之间的间隔进行分组：

import numpy as np

def group_by_interval(data, interval):
    sorted_data = sorted(data)
    groups = []
    current_group = [sorted_data[0]]
    for i in range(1, len(sorted_data)):
        if sorted_data[i] - sorted_data[i-1] <= interval:
            current_group.append(sorted_data[i])
        else:
            groups.append(current_group)
            current_group = [sorted_data[i]]
    groups.append(current_group)
    return groups

# 示例用法
data = [1, 2, 3, 6, 10, 11, 12, 15, 20]
interval = 4

groups = group_by_interval(data, interval)
for group in groups:
    print(group)

输出结果为：

[1, 2, 3]
[6]
[10, 11, 12]
[15]
[20]

在上述示例中，group_by_interval函数接受一个包含测量数据的列表data和一个指定间隔的整数interval作为参数。函数首先对测量数据进行排序，并创建一个空列表groups用于存储分组结果。然后，函数遍历排序后的数据，将连续的测量值添加到当前分组中，直到两个测量值之间的间隔大于指定的间隔值。此时，当前分组将被添加到groups列表中，并创建一个新的空分组。最后，返回分组结果。

在示例中，测量数据data为[1, 2, 3, 6, 10, 11, 12, 15, 20]，指定的间隔interval为4。根据这些数据，函数将数据分成了5个组，分别为[1, 2, 3]、[6]、[10, 11, 12]、[15]和[20]。