generate_data函数的示例实现 下面是一个简单的generate_data函数实现,它可以生成给定范围内的随机数数据。 importnumpyasnpimportpandasaspddefgenerate_data(num_points=100,data_range=(0,100),noise_factor=0.1):""" 生成随机数据点 :param num_points: 生成数据点的数量 :param data_range: 数据值的范围 :pa...
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...
yield preprocess(item) # 数据处理模块 def process_data(data_gen): for item in data_gen: transformed_item = apply_transformations(item) save_to_database(transformed_item) # 组合使用 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...
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...
return fake_data # 使用函数生成模拟数据 generated_data = generate_fake_data()print(generated_data)...
在这段代码中有两个函数:generate_even和generate_even1,其中generate_even是产生器函数,generate_even1是普通函数(与generate_even函数的功能完全相同)。按着前面的步骤,将所有产生的偶数都添加到了列表变量evens中,最后返回这个列表变量。这两个函数在使用方式上完全相同。不过从本质上说,generate_even函数是动态生成...
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...
X_train,X_test,y_train,y_test=generate_data(n_train=n_train,n_test=n_test,n_features=n_features,contamination=contamination,random_state=123)X_train_pd=pd.DataFrame(X_train)X_train_pd.head() 两个变量的散点图 上图中黄点为异常值,紫点为正常数据点。
在上面的代码片段中,我们创建了`generate_dataset` 辅助函数,该函数执行查询,然后将行作为序列生成。该函数直接传递给`pd.DataFrame()` 子句的`data`参数,该子句在背后遍历所有获取的记录,直到行被耗尽。 同样,这个例子非常基础(主要是为了演示目的),但我们可以在辅助函数中执行任何类型的过滤或转换。当执行该函数时...
# 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_...