使用Python生成20个_Feature()样本的随机生成器

在Python中，我们可以使用random模块来生成伪随机数，以实现随机生成器的功能。下面是一个生成20个_Feature()样本的随机生成器的示例代码：

import random

# 定义一个_Feature()类，用于表示样本
class _Feature:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
    
    def __repr__(self):
        return str(self.value)

# 生成20个随机样本的函数
def generate_samples():
    # 创建一个空列表用于存储样本
    samples = []
    
    # 生成20个随机样本
    for _ in range(20):
        # 随机生成一个样本的值（在这里我们简单地使用0到9之间的整数作为样本的值）
        value = random.randint(0, 9)
        
        # 创建一个样本对象，并将其添加到样本列表中
        sample = _Feature(value)
        samples.append(sample)
    
    # 返回生成的样本列表
    return samples

# 调用generate_samples()函数生成20个随机样本
samples = generate_samples()

# 打印生成的样本
for sample in samples:
    print(sample)

运行这段代码，你会看到类似以下的输出结果：

5
3
7
2
9
1
6
7
0
8
5
6
3
1
9
2
7
8
4
0

该示例代码演示了在Python中使用random模块生成20个_Feature()样本的随机生成器。在该示例中，我们定义了一个_Feature类来表示样本，该类包含一个值属性，并定义了一个自定义的__repr__()方法来返回样本的值的字符串表示。然后，我们编写了一个generate_samples()函数来生成20个随机样本，该函数使用random.randint()函数生成0到9之间的随机整数作为样本的值，并将样本对象添加到样本列表中。最后，我们通过调用generate_samples()函数生成随机样本，并使用for循环打印所有生成的样本。

你可以根据需要修改样本的生成方式和特征的表示方式，以满足你的实际需求。