Python生成合成数据的指南

本篇文章给大家分享《Python生成合成数据的指南》，覆盖了文章的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

Python是当下最流行的计算机语言之一，尤其是在数据领域。

Python可以使用三个库来生成合成数据

1、Scikit-learn

Scikit-learn是用于机器学习任务的最广泛使用的Python库之一，提供了几乎经典算法的实现，可以生成用于回归、分类或聚类任务的数据。

2、SymPy

SymPy是另一个帮助用户生成合成数据的库。用户可以为想要创建的数据指定符号表达式，帮助用户根据需要创建合成数据。

3、Pydbgen

分类数据也可以使用Python的Pydbgen库生成。可以使用该库轻松生成多种不同类型的数据，包括：

姓名、国家、城市、邮政编码、纬度和经度；

时间和日期；

邮箱；

公司、职位、电话号码和车牌。

Python代码创建一个简单的数据框架

导入pydbgen
从pydbgen导入pydbgen
src_db=pydbgen.pydb()
pydb_df=src_db.gen_dataframe(1000,fields=['name','city','phone','license_plate'],phone_simple=True)
pydb_df.head()

今天关于《Python生成合成数据的指南》的内容就介绍到这里了，是不是学起来一目了然！想要了解更多关于机器学习的内容请关注golang学习网公众号！