如何利用Python中生成合成数据的三个库

生成合成数据通常需要模拟一些已知的数据分布。在Python中，你可以使用Scikit-learn​和SymPy​​库来实现这一点。下面小编给大家简单介绍一下！

利用Python中生成合成数据的三个库

1、Scikit-learn

Scikit-learn是Python中用于机器学习任务的重要库之一，它提供了众多经典算法的实现，并能生成适用于回归、分类或聚类任务的数据集。

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。

Python代码创建一个简单的数据框架，具体实现代码如下：

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()