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()
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以上就是用Python生成合成数据的方法的详细内容，更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章！
