Python实现的随机_Feature()生成器：20个样本

下面是一个使用Python实现的随机_Feature()生成器的例子。该生成器能够生成20个样本，并返回每个样本的_Feature()。具体的实现细节如下：

import random

def random_Feature():
    # 随机生成一个Feature的值
    Feature_val = random.randint(0, 100)
    return Feature_val

def generate_samples(num_samples):
    samples = []
    for _ in range(num_samples):
        # 生成一个样本，并将其_Feature()添加到样本列表中
        sample = {}
        sample['Feature'] = random_Feature()
        samples.append(sample)
    return samples

if __name__ == "__main__":
    # 生成20个样本
    samples = generate_samples(20)
  
    # 打印每个样本的_Feature()值
    for i, sample in enumerate(samples):
        print("Sample {}: Feature = {}".format(i+1, sample['Feature']))

在上述代码中，首先定义了一个名为random_Feature()的函数，该函数用于生成一个随机的_Feature值。在该例子中，random_Feature()函数使用random.randint()函数生成一个0到100之间的随机整数作为_Feature的值。

然后，定义了一个名为generate_samples()的函数，该函数接受一个参数num_samples，用于指定要生成的样本数量。在函数体内，通过循环生成指定数量的样本。每个样本都以字典的形式表示，其中'Feature'键对应的值为调用random_Feature()函数生成的随机_Feature的值。生成的样本被添加到一个列表中，最后返回该列表。

在if __name__ == "__main__":中，我们使用generate_samples()函数生成了20个样本，并将其存储在samples列表中。然后，通过遍历samples列表，打印出每个样本的_Feature()值。

该例子展示了如何使用Python实现一个随机_Feature()生成器，并且生成20个样本。每个样本都包含一个随机的_Feature值。你可以根据自己的需求进一步修改和扩展这个生成器来生成符合特定要求的样本数据。