使用generate_data函数生成数据 现在让我们使用generate_data函数来实际生成一些数据,并进行可视化。 importmatplotlib.pyplotasplt# 生成数据data=generate_data(num_points=200,data_range=(0,10),noise_factor=0.2)# 可视化数据plt.figure(figsize=(10,6
importnumpyasnpimportpandasaspddefgenerate_house_data(num_samples=1000):np.random.seed(42)# 设定随机种子以保证可重复性rooms=np.random.randint(1,6,size=num_samples)# 房间数量1到5area=np.round(np.random.uniform(50,250,size=num_samples),2)# 房屋面积50到250平米distance=np.round(np.random.uni...
1importsqlite3#导入数据库相关的包23#连接到sqlite3数据库,数据库的名称是 test_bank.db ,如果该数据库不存在,则会自动创建4conn = sqlite3.connect('test_bank.db')5#创建一个cursor6cursor =conn.cursor()7#删除test_bank中的exam表格,如果不存在则会报错,所以本地如果没有test_bank.db数据库则需要注释...
注意: 要使代码运行成功,需要先看上一篇文章python生成数据库(python generate database)先生成 test_bank.db 数据库才可以运行成功 1importtkinter#Tkinter模块是python的标准Tk GUI工具包的接口2#from tkinter import *3#from tkinter.messagebox import *4fromtkinterimportmessagebox5importsqlite3678#调用下一道题目...
The random module has two functions:random.getstate()andrandom.setstate()to capture the random generator's current internal state. Using these functions, we can generate the same random numbers or sequence of data. random.getstate() Thegetstate()function returns a tuple object by capturing the...
data_gen = generate_data(configuration) process_data(data_gen) 综上所述,理解并规避yield使用中的常见误区,以及采取合理的性能优化与架构设计策略,有助于充分发挥yield在Python编程中的优势,提升代码质量和运行效率。 第6章 总结 本文深入探讨了Python中的yield关键字及其在迭代器、生成器、协程等领域的应用。从...
Most shorteners don’t do any complicated hashing from input to output; they just generate a random string, make sure that string has not already been generated previously, and then tie that back to the input URL. Let’s say that after taking a look at the Root Zone Database, you’ve...
我们必须存储multi_generate生成器的另一个实例,以next()再次开始询问它的语句。我们的数据尚未被读取,因此让我们使用生成器函数来完成。数据称为recipeData.csv,并且包含在CSV文件中。我们将使用该open()函数使我们能够读取它,并且我们将开始使用该next()函数来读取CSV的前几行。 我们将慢慢剖析上面的代码: 1)我们...
# Generate data using model num_samples = 1000 samples, _ = model.sample(num_samples) plt.plot(np.arange(num_samples), samples[:,0]) plt.title('Number of components = ' + str(num_components)) plt.show() 当修改num_components 参数: num_components = 8 当修改num_components 参数: num_...
utils.data import generate_data import numpy as np X_train, y_train, X_test, y_test = \ generate_data(n_train=200, n_test=100, n_features=5, contamination=0.1, random_state=3) X_train = X_train * np.random.uniform(0, 1, size=X_train.shape) X_test = X_test * np.random....