使用Python快速生成模拟aligned_dataset()数据集

生成模拟的aligned_dataset()数据集可以通过使用Python的随机数生成函数，如random.randint()和random.uniform()等来实现。aligned_dataset()数据集通常用于深度学习任务，其中包含了多个输入和输出对应的样本。

下面是一个使用Python快速生成模拟aligned_dataset()数据集的示例代码：

import random

def generate_aligned_dataset(num_samples):
    dataset = []
    for _ in range(num_samples):
        # 生成输入数据
        input_data_1 = random.randint(1, 100)
        input_data_2 = random.uniform(0.0, 1.0)
        
        # 生成输出数据
        output_data_1 = input_data_1 * 2
        output_data_2 = input_data_2 ** 2
        
        # 将输入和输出数据对应打包并添加到数据集中
        sample = ((input_data_1, input_data_2), (output_data_1, output_data_2))
        dataset.append(sample)
    
    return dataset

# 生成包含100个样本的aligned_dataset()数据集
dataset = generate_aligned_dataset(100)
print(dataset)

在上述示例代码中，generate_aligned_dataset()函数接受一个参数num_samples，表示要生成的样本数量。函数首先创建一个空的数据集列表dataset，然后使用for循环生成指定数量的样本。

在每个样本的循环中，我们使用random.randint()函数生成1到100之间的随机整数作为输入数据的 个值。然后，我们使用random.uniform()函数生成0到1之间的随机浮点数作为输入数据的第二个值。

接下来，我们使用简单的公式分别计算输出数据的两个值，然后将输入和输出数据对应打包成一个元组，并添加到数据集中。

最后，我们返回生成的数据集，并将其打印出来用于查看。

以上示例代码生成的数据集将具有100个样本，每个样本包含一个输入元组和一个输出元组，形式如下：

[((input_data_1, input_data_2), (output_data_1, output_data_2)), ...]

根据实际任务的需求，你可以根据需要进行修改和扩展该代码，以生成适合特定任务的模拟aligned_dataset()数据集。