Python은 요즘 특히 데이터 분야에서 가장 인기 있는 컴퓨터 언어 중 하나입니다.
1. Scikit-learn
Scikit-learn은 기계 학습 작업에 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나이며 회귀용 데이터를 생성할 수 있는 거의 고전적인 알고리즘의 구현을 제공합니다. 분류 또는 클러스터링 작업.
2. SymPy
SymPy는 사용자가 합성 데이터를 생성하는 데 도움이 되는 또 다른 라이브러리입니다. 사용자는 생성하려는 데이터에 대해 기호식을 지정할 수 있으므로 필요에 따라 합성 데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다.
3. Pydbgen
Python의 Pydbgen 라이브러리를 사용하여 범주형 데이터를 생성할 수도 있습니다. 이 라이브러리를 사용하면
이름, 국가, 도시, 우편번호, 위도 및 경도
시간 및 날짜
회사, 직함, 전화번호 및 라이센스를 포함한 다양한 유형의 데이터를 쉽게 생성할 수 있습니다. 그릇 .
간단한 데이터 프레임을 생성하는 Python 코드
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()
위 내용은 Python을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!