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這篇文章主要介紹“Python中怎么使用Faker生成有意義的模擬數據”，在日常操作中，相信很多人在Python中怎么使用Faker生成有意義的模擬數據問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python中怎么使用Faker生成有意義的模擬數據”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
Faker是一個開源 Python 包，可生成合成數據，可用于多種用途，例如填充數據庫、進行負載測試或匿名化生產數據以用于開發或機器學習。生成完全隨機的數據并不是一個好的選擇：使用 Faker，你可以驅動生成過程并根據你的特定需求定制生成的數據：這是 Faker 提供的最大價值。這個包帶有 23 個內置的數據提供者，一些其他的提供者可以從社區獲得。可用的數據提供程序涵蓋了大多數數據類型和案例，但通過實現自定義提供程序，可以通過任何方式使生成的數據更有意義。
Faker 支持 Python 3.6+，可通過 PyPI 或 Anaconda 安裝。
下面是一個代碼示例，展示了如何實現自定義提供程序以生成遵循結構和約束的合成數據，如與具有消費者評級的餐廳數據相關的Kaggle數據集，并將它們保存到 CSV 文件中。
示例數據集包含用戶配置文件數據并具有 19 個特征。為簡單起見，我將只考慮其中的 10 個：
userID：以“U”開頭，后跟 4 位數字
latitude：-90、90度范圍內的十進制數
longitude：-180、180度范圍內的十進制數
smoker：可真可假
Drink_level: 節制的、隨意的飲酒者或社交飲酒者
dress_preference：無偏好，正式或非正式
ambience：孤獨、家人或朋友
transport：步行、車主或公眾
marital_status：單身、已婚或寡婦
hijos：獨立、依賴或孩子
可以為此功能生成模擬數據的 Python 代碼如下：
它結合了一個內置的 Faker 提供程序和一個自定義的提供程序。該 Faker 類創建并初始化 Faker 生成器，將數據生成委托給提供程序。
以下是執行上述代碼后生成的數據示例：
Faker 支持本地化（對于同一數據生成任務也有多個語言環境），并且也可以通過faker命令從命令行執行。
到此，關于“Python中怎么使用Faker生成有意義的模擬數據”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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