生成数据集

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这段代码展示了如何利用numpy库生成100个实验者的身高、年龄和体重的随机数据集，数据范围分别为100~200cm、10~40岁和45~100kg。生成的数据集可以用于后续的人群聚类研究，以理解不同人口统计特征的分布情况。

利用np.random.randint、np.random.uniform随机生成实验者身高，年龄，体重数据集，以此对不同的人群进行聚类。

import numpy as np


# 随机生成100个实验者的身高在100~200内的数据集.
# 随机生成100个实验者的年龄在10~40内的数据集，
# 随机生成100个实验者的体重在45~100内的数据集.
def gain_dict_dataset(dic):
    height = np.random.randint(100, 200, 200)
    print("身高数据集:", height)
    year = np.random.randint(10, 40, 200)
    print("年龄数据集：", year)
    width = np.random.uniform(45, 100, 200)
    print("体重数据集:", width)
    for i in range(0, len(year)):
        dic[f'people{i+1}'] = [year[i], height[i], width[i]]
    return dic