利用Python快速生成aligned_dataset()数据集

aligned_dataset()函数是一个用于生成对齐数据集的Python函数。对齐数据集通常用于训练机器学习模型，其中每个样本由一对相关的输入和输出数据组成，例如图像和标签，问题和答案，或者文本和情感分数等。

下面是aligned_dataset()函数的使用示例：

def aligned_dataset(inputs, outputs):
    # 检查输入和输出数据的长度是否一致
    if len(inputs) != len(outputs):
        raise ValueError("输入和输出数据的长度不一致")

    # 创建一个空的对齐数据集列表
    aligned_data = []

    # 遍历输入和输出数据，将它们对齐并添加到对齐数据集列表中
    for i in range(len(inputs)):
        aligned_data.append((inputs[i], outputs[i]))

    # 返回对齐数据集
    return aligned_data

# 输入数据
inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
# 输出数据
outputs = [10, 20, 30, 40, 50]

# 生成对齐数据集
data_set = aligned_dataset(inputs, outputs)

# 打印对齐数据集
for data in data_set:
    print(data)

在上面的例子中，我们定义了一个名为aligned_dataset()的函数。它接受两个参数：inputs和outputs，这些参数分别是输入和输出数据的列表。然后，我们检查输入和输出数据的长度是否一致，如果不一致则抛出一个异常。

接下来，我们创建一个空的对齐数据集列表aligned_data。然后，我们遍历输入和输出数据，并将二者对齐，并以输入和输出数据的元组形式添加到对齐数据集列表中。

最后，我们返回对齐数据集，并将其存储在data_set变量中。然后，我们遍历对齐数据集，并打印每个样本的输入和输出数据。

通过这个例子，你可以看到aligned_dataset()函数的基本用法，以及如何使用该函数生成对齐数据集。你可以根据自己的需要调整输入和输出数据，并在该函数的基础上进行扩展。