Python编程实现的生成20个_Feature()样本的随机器

以下是一个生成20个_Feature()样本的随机数据集的Python编程实例：

import random

# 定义一个_Feature()类
class _Feature():
    def __init__(self, attribute1, attribute2):
        self.attribute1 = attribute1
        self.attribute2 = attribute2
        
# 生成20个_Feature()样本的随机数据集
def generate_feature_samples():
    samples = []
    
    for _ in range(20):
        # 生成随机属性值
        attribute1 = random.randint(1, 10)
        attribute2 = random.randint(1, 10)
        
        # 创建_Feature()对象并添加到样本集合中
        sample = _Feature(attribute1, attribute2)
        samples.append(sample)
    
    return samples

# 打印生成的样本集合
samples = generate_feature_samples()
for sample in samples:
    print(f"attribute1: {sample.attribute1}, attribute2: {sample.attribute2}")

说明：

1. 代码中创建了一个名为_Feature()的类，该类具有两个属性：attribute1和attribute2。

2. generate_feature_samples()函数用于生成20个样本，并通过随机生成属性值为每个样本对象的属性进行初始化。

3. 样本生成过程中，random.randint(1, 10)用于生成范围在1到10之间的随机整数作为属性值。

4. 最后，通过循环遍历打印生成的样本集合，展示各个样本对象的属性值。

这是一个基本示例，你可以根据自己的需要进行扩展和修改。