生成合成数据通常需要模拟一些已知的数据分布。在Python中，你可以使用Scikit-learn和SymPy库来实现这一点。下面小编给大家简单介绍一下！
利用Python中生成合成数据的三个库
1、Scikit-learn
Scikit-learn是Python中用于机器学习任务的重要库之一，它提供了众多经典算法的实现，并能生成适用于回归、分类或聚类任务的数据集。
2、SymPy
SymPy是另一个帮助用户生成合成数据的库。用户可以为想要创建的数据指定符号表达式，帮助用户根据需要创建合成数据。
3、Pydbgen
分类数据也可以使用Python的Pydbgen库生成。可以使用该库轻松生成多种不同类型的数据。
Python代码创建一个简单的数据框架，具体实现代码如下：
导入pydbgen 从pydbgen导入pydbgen src_db=pydbgen.pydb() pydb_df=src_db.gen_dataframe(1000,fields=['name','city','phone','license_plate'],phone_simple=True) pydb_df.head()
Mac电脑安装Python软件后怎么查看版本号（附下载地址）
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