利用Python的generate()函数创建自动生成的数据集！

Python中可以使用generate()函数创建自动生成的数据集。generate函数可以通过参数来控制生成的数据类型、数量、范围等，非常灵活方便。

以下是一个使用generate()函数创建自动生成的数据集的例子：

import random

def generate_data(data_type, data_range, data_length):
    if data_type == 'integer':
        return [random.randint(data_range[0], data_range[1]) for _ in range(data_length)]
    elif data_type == 'float':
        return [random.uniform(data_range[0], data_range[1]) for _ in range(data_length)]
    elif data_type == 'string':
        letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
        return [''.join(random.choice(letters) for _ in range(data_range)) for _ in range(data_length)]
    else:
        return None

# 生成整数数据集
int_data = generate_data('integer', [1, 100], 10)
print(int_data)

# 生成浮点数数据集
float_data = generate_data('float', [0.0, 1.0], 10)
print(float_data)

# 生成字符串数据集
string_data = generate_data('string', 5, 10)
print(string_data)

上述代码中的generate_data()函数根据传入的参数生成不同类型的数据集。data_type参数用于指定数据类型，可以是'integer'（整数）、'float'（浮点数）或'string'（字符串）。

data_range参数用于指定生成的数据范围，对于整数和浮点数类型，它是一个由两个元素构成的列表，表示起始和结束的范围；对于字符串类型，它是一个整数，表示字符串的长度。

data_length参数用于指定生成的数据数量。

使用generate_data()函数生成整数、浮点数和字符串数据集的例子分别输出如下：

[61, 45, 70, 57, 53, 76, 99, 48, 46, 11]
[0.14602032177086243, 0.6620965368133518, 0.6040266552265409, 0.47765762091188596, 0.12561088854122223, 0.5875322299960239, 0.38246754287678937, 0.20834126218784626, 0.9213233660629703, 0.3050213167706768]
['aqooo', 'hmcvc', 'xwhgy', 'umrjg', 'wzwtv', 'jojkk', 'fmebc', 'orxng', 'uomhh', 'natxv']

通过调整参数，可以生成不同类型、范围和数量的数据集。在实际应用中，可以根据需求进行更复杂的数据生成操作。