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  • 数据生成
    千次阅读
    2020-09-23 00:30:01

    0引言

    今天应同学需求,写了个关于生成任意高维离散参数的组合数据。具体要求如下:

    • 需要生成k个取值离散参数
    • 每一个参数取值有限
      为了更好的理解需求,给出一个比较常见的例子。由X1X2两个参数,每个参数取值为0和1。需要生成的结果如下:
    X1X2
    00
    01
    11
    10

    但是想产生任意维度,每个维度的取值空间不同的数据该怎么办?下面是我的解决方案和大家分享一下。

    1、函数代码及其结果

    1.1、固定取值空间的情况

    为了找寻思路先来个情况比较特殊的。嘿嘿,不多解释直接上代码:

    # 1、参数空间固定
    # n是参数个数,C是每个参数的取值空间
    fun <- function(n = 3, C = C){
      Data <- c()
      p = length(C)
      for(i in 1:n){
        Data <- cbind(Data, rep(C, each = p^(n-i), time = p^(i-1)))
      }
      Data
    }
    

    接下来是这个代码使用案例:

    案例1.1

    ## 参数空间
    # 生成数据
    > C <- c(0, 2, 3)
    > # 两个参数
    > fun(n = 2, C = C)
          [,1] [,2]
     [1,]    0    0
     [2,]    0    2
     [3,]    0    3
     [4,]    2    0
     [5,]    2    2
     [6,]    2    3
     [7,]    3    0
     [8,]    3    2
     [9,]    3    3
    > fun(n = 3, C = C)  #  增加变量个数
          [,1] [,2] [,3]
     [1,]    0    0    0
     [2,]    0    0    2
     [3,]    0    0    3
     [4,]    0    2    0
     [5,]    0    2    2
     [6,]    0    2    3
     [7,]    0    3    0
     [8,]    0    3    2
     [9,]    0    3    3
    [10,]    2    0    0
    [11,]    2    0    2
    [12,]    2    0    3
    [13,]    2    2    0
    [14,]    2    2    2
    [15,]    2    2    3
    [16,]    2    3    0
    [17,]    2    3    2
    [18,]    2    3    3
    [19,]    3    0    0
    [20,]    3    0    2
    [21,]    3    0    3
    [22,]    3    2    0
    [23,]    3    2    2
    [24,]    3    2    3
    [25,]    3    3    0
    [26,]    3    3    2
    [27,]    3    3    3
    

    案例1.2

    # 改变空间
    > C <- c(0, 2, 3, 4)
    > fun(n = 2, C = C)
          [,1] [,2]
     [1,]    0    0
     [2,]    0    2
     [3,]    0    3
     [4,]    0    4
     [5,]    2    0
     [6,]    2    2
     [7,]    2    3
     [8,]    2    4
     [9,]    3    0
    [10,]    3    2
    [11,]    3    3
    [12,]    3    4
    [13,]    4    0
    [14,]    4    2
    [15,]    4    3
    [16,]    4    4
    

    1.2、每个参数空间长度不固定

    依然直接给出函数:

    fun2 <- function(n = 3, ...){
      arg = list(...)
      p <- c()
      for(k in 1:n){
        p[k] <- length(arg[[k]])
      }
      Data <- c()
      for(i in 1:n){
        Data <- cbind(Data, rep(arg[[i]],
        each = prod(p)/prod(p[1:i]), time = prod(p[1:i])/p[i]))
      }
      Data
    }
    

    案例2.1

    两个参数,空间长度不同。

    # 生成数据
    > C1 <- c(1, 2)
    > C2 <- c(3, 4, 5)
    > C3 <- c(6, 7)
    > # 函数调用
    > fun2(n = 2, C1, C2)
         [,1] [,2]
    [1,]    1    3
    [2,]    1    4
    [3,]    1    5
    [4,]    2    3
    [5,]    2    4
    [6,]    2    5
    

    案例2.2

    两个参数,空间长度相同,可以发现对于空间长度相同的参数也可以使用fun2来实现。

    # 注:数据使用案例2.1中的数据
    > fun2(n = 2, C1, C3)
         [,1] [,2]
    [1,]    1    6
    [2,]    1    7
    [3,]    2    6
    [4,]    2    7
    

    案例2.3

    三个参数,不同状态空间。

    # 注:数据使用案例2.1中的数据
    > fun2(n = 3, C1, C2, C3)
          [,1] [,2] [,3]
     [1,]    1    3    6
     [2,]    1    3    7
     [3,]    1    4    6
     [4,]    1    4    7
     [5,]    1    5    6
     [6,]    1    5    7
     [7,]    2    3    6
     [8,]    2    3    7
     [9,]    2    4    6
    [10,]    2    4    7
    [11,]    2    5    6
    [12,]    2    5    7
    

    2、总结

    上述函数的核心思想在于对rep函数的eachtime参数的灵活应用以及高中数列的知识。再写不同参数空间的数据生成函数fun2时,还应该注意输入参数...的使用使函数使用更加方便。
    最后欢迎大家发现错误及时在评论区指出,若有更好的方法在评论区域给出一起学习探讨。

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  • 在软件系统开发过程中,每当我们新建一个表时,需要填充有效的模拟数据进行自测,通常我们的做法是...刚好我发现了DBeaver ,它的Mock数据生成器(企业版才有Mock数据生成器)正好可以轻松地帮我们生成模拟测试数据。

    一、前言

    在软件系统开发过程中,每当我们新建一个表时,需要填充有效的模拟数据进行自测,通常我们的做法是手动填充或者执行insert语句。而手动填充数据库是一个耗时且费力的过程,即使是执行insert语句,也不是那么方便,因为有时我们不仅仅生成几条或者几十条数据,而是几千上万条,同时,每一条数据又有着不同的类型实体,可能会非常复杂。正好我发现了DBeaver ,它的Mock数据生成器可以轻松地帮我们生成模拟测试数据(企业版才有Mock数据生成器)。

    注意:建议在开发环境中使用Mock数据生成器生成模拟测试数据,不应该在生产环境中使用它。

    二、功能介绍

    以下是DBeaver Enterprise Mock数据生成器的功能,主要有五个方面:

    一、适用于DBeaver支持的所有关系型数据库管理系统(DB2,MS SQL Server,MySQL,Oracle,PostgreSQL,SQLite等)。
    二、生成与你的数据库模式匹配的数据。

    1. 生成的数据与数据库列类型匹配。
    2. 支持所有基本数据类型。
    3. 支持约束(PK,FK,多列FK,唯一)。

    三、支持20多个可配置的数据生成器(常量,随机数,序列,名称,域,地址,价格,基于正则表达式等)。
    四、根据列特征自动将列与生成器关联。
    五、保存或覆盖旧的数据库数据。

    三、操作说明

    1、打开Mock生成器

    在这里插入图片描述

    2、Mock生成器界面介绍

    在这里插入图片描述

    • Remove old data:移除旧数据,勾选后每次点击开始生成数据都会提示是否清除原有数据,谨慎操作。
      在这里插入图片描述

    • Row count:每次操作生成的行数,即生成的数据条数。

    • Batch size 批量操作大小,即每次insert的数量,比如Row count的值为1000,Batch size的值为10,将会执行100次insert操作,一次操作插入10个数据。经测试设为1时生成模拟数据的速度最快。

    • Auto assign generators:自动分配生成模板。点击此按钮,将会根据数据表字段类型给相应字段自动分配一个模板,一般很少用到,因为打开Mock生成器时它已经为我们自动分配过了,可以把这个按钮当成一个重置所有字段模板来用。

    • Reset:把当前修改过的模板初始化。

    3、选择字段分配模板

    在这里插入图片描述

    4、模板参数配置

    Skip

    见名知意,此为跳过的意思,也就是选择它时,生成数据过程将会忽略它。一般字段是自动增长、默认值之类的设置时就可以使用这个模板。

    Boolean Constant

    在这里插入图片描述

    生成固定的布尔型,参数配置介绍如下:

    • % of NuLLs
      表示出现NULL的概率,值一般范围在0~100之间,超过100时基本上就是NULL值了,举个例子,当每次操作生成的行数(Row count)为10时,% of NuLLs的值为50时,那么这个字段生成的数据将会有50%左右是NULL,也就是这个字段10行数据中有5行左右的值是NULL的,有可能是4行,也有可能是6行。后面的每个模板中参数是% of NuLLs原理都相同,就不再重复介绍。
    • Value
      当值被勾选时,每次生成的都是true,不勾选则是false。

    Boolean Random

    随机生成布尔型,只有一个% of NuLLs配置。

    Boolean Sequence

    在这里插入图片描述

    生成的布尔型序列,参数配置介绍如下:

    • Initial
      当Order的值是Constant时,如果勾选Initial,那么生成的都是false,不勾选Initial,生成的都是true;当Order的值是Alternately时,如果勾选Initial,那么第一个生成的是true,不勾选,第一个生成的是false。
    • Alternately
      有两个值,第一个值是Constant,等同于Boolean Constant模板,第二个值是Alternately,使用此值时,会交替生成true和false。
      在这里插入图片描述

    Data Constant

    生成固定的日期
    在这里插入图片描述

    Data Random

    在这里插入图片描述

    生成随机日期,参数配置介绍如下:

    • Start date
      随机生成的开始日期,参数的配置格式为,DD-MM-YYYY,输出结果显示格式为YYYY-MM-DD。如果输入的开始日期大于结束日期,那么生成器会自动把开始日期判断为结束日期。
    • End date
      随机生成的结束日期,参数的配置格式为,DD-MM-YYYY,输出结果显示格式为YYYY-MM-DD。

    Date Sequence

    在这里插入图片描述

    生成日期序列,参数配置介绍如下:

    • Start date
      随机生成的开始日期,参数的配置格式为,DD-MM-YYYY,输出结果显示格式为YYYY-MM-DD。
    • Step
      增长因子,单位为天,表示下一个生成的日期是在n天之后还是n天之前,取决于Reverse order。
    • Reverse order
      顺序,不勾选为升序,勾选为降序。

    Numeric

    在这里插入图片描述
    数值类型,参数配置介绍如下:

    • Minimun
      随机生成的最小数值。
    • Maximun
      随机生成的最大数值。
    • Precision
      随机生成的数值的精度,即有效数字。通常配合Scale进行使用。
    • Scale
      比例,也可理解为有多少位小数。一般值的设置范围在1~10,即1-10位小数。示例如下图。特别说明,也许是我还不了解又或者是生成器的原因,当设置了Precision和Scale之后,会导致和Minimun、Maximun冲突,Maximun会失效,就和下图一样。

    在这里插入图片描述

    如想生成负数,Minimun和Maximun同样设置成负数即可。暂时还无法生成负小数。
    在这里插入图片描述

    Coordinate

    随机坐标生成,参数已自动配好,参数含义参考Numeric。

    Numeric Price

    随机价格生成,参数已自动配好,参数含义参考Numeric。

    Numeric Constant

    生成固定的数值。参数中,Value设置成什么就会生成什么。

    Numeric Sequence

    在这里插入图片描述

    生成数值序列,参数配置介绍如下:

    • Start value
      随机生成的开始数值。
    • Step
      增长因子,开始数值加上或减去增长因子即是第二个生成的数值,以此类推,即等差数列,加减取决于Reverse order。
    • Reverse order
      顺序,不勾选为升序,勾选为降序。

    Address

    随机生成英国的地址,参数配置介绍如下:

    • Lower Case:勾选则全部生成的地址为小写字母。
    • Upper Case:勾选则全部生成的地址为大写字母。
      两个都勾选取Upper Case配置。

    City

    随机生成世界上叫得上号的城市,参数配置介绍如下:

    • Lower Case:勾选则全部生成的地址为小写字母。
    • Upper Case:勾选则全部生成的地址为大写字母。
      两个都勾选取Upper Case配置。

    String Constant

    在这里插入图片描述

    生成固定的字符串,参数配置介绍如下:

    • Value
      要生成的字符串,字母、数字、汉字都可以。
    • Lower Case
      勾选后,当字符串中有字母时会把大写字母转为小写字母。
    • Upper Case
      勾选后,当字符串中有字母时会把小写字母转为大写字母。

    Country

    随机生成一个国家的名字,参数配置介绍如下:

    • Lower Case:勾选则全部生成的国家名字为小写字母。
    • Upper Case:勾选则全部生成的国家名字为大写字母。
      两个都勾选取Upper Case配置。

    Domain

    随机生成一个域名,参数配置介绍如下:

    • Lower Case:勾选则全部生成的域名为小写字母。
    • Upper Case:勾选则全部生成的域名为大写字母。
      两个都勾选取Upper Case配置。

    Email

    在这里插入图片描述
    随机生成一个电子邮箱,参数配置介绍如下:

    • Gender
      邮箱前部分的姓名前缀是属于男性还是女性,没影响可忽略。
    • With Surname
      邮箱前部分的是否加上姓名前缀,没影响可忽略。
    • Numeric Suffix Size
      邮箱前部分的后缀数字的个数,没影响可忽略。
    • Lower Case
      勾选后,生成的电子邮箱全是小写字母。
    • Upper Case
      勾选后,生成的电子邮箱全是大写字母。

    Random text (Finnegan)

    随机生成Finnegan这篇英文小说的一段话,基本上用不到,略。

    Random text (Markov)

    随机生成Markov算法的一些文本,基本上用不到,略。

    Name

    在这里插入图片描述

    随机生成个人姓名,参数配置介绍如下:

    • Gender
      姓名是属于男性还是女性。
    • With Surname
      是否给个人名加上姓。
    • Lower Case
      勾选后,生成的个人姓名全是小写字母。
    • Upper Case
      勾选后,生成的个人姓名全是大写字母。

    Price

    在这里插入图片描述

    随机生成带价格标签的字符串,参数配置介绍如下:

    • country
      哪个国家的价格,包括China、France、Germany、Italy、Japan、Russia、UK、USA。
    • Minimum
      随机生成的最小价格。
    • Maximum
      随机生成的最大价格。
      Lower Case、Upper Case这两个配置无用。

    Regex Random

    根据正则表达式生成字符串。生成器已帮我们写好了9种。包括Credit Card(信用卡号码)、Email(电子邮箱)、Gender(性别)、HEX Color(十六进制颜色)、IP4、IP6、Phone Number(电话号码)、Postal Code(邮政编码)、String Price(价格),可根据自已的需求进行微调。

    Template

    带有生成器指令的模板,支持的指令如下:
    ${sequence(1,1)} ,自增序列指令,第一个参数为开始数,第二个参数为自增因子。
    ${name(ALL,false)},姓名生成指令,生成的都是外国英语人名,基本上用不到。
    ${regex(([0-9]{4}-){3}[0-9]{4})},正则表达式指令。
    使用示例如下图:
    在这里插入图片描述

    Text

    在这里插入图片描述

    随机截取文本,参数配置介绍如下:

    • Template
      文本模板,随机生成的数据都是从该模板中截取。
    • Min Length
      从文本模板中截取的最小长度
    • Max Length
      从文本模板中截取的最大长度
    • Lower Case
      当勾选时,如果文本模板中有字母,那么将会把其中的大写字母转为小写字母。
    • Upper Case
      当勾选时,如果文本模板中有字母,那么将会把其中的小写字母转为大写字母。

    UUID

    随机生成UUID,参数配置介绍如下:

    • Lower Case:勾选则全部生成的UUID为小写字母。
    • Upper Case:勾选则全部生成的UUID为大写字母。
      两个都勾选取Upper Case配置。

    NULL

    只生成NULL值。

    5、生成带外键id的数据

    第一步,首先新建一个外键。
    在这里插入图片描述

    第二步,设置外键,注意,要设置外键的表必须为空表,否则有可能因存在数据而设置外键失败。
    在这里插入图片描述
    第三步,在Mock生成器中选择外键。
    在这里插入图片描述

    第四步,生成模拟数据,然后把前面生成的外键约束删除。之所以删除外键约束是因为实际开发项目数据库很少使用外键约束,外键虽然可以增强数据库数据的完整性和一致性,但是有外键约束的话,插入字段会进行检查,影响效率。同时,外键约束对数据库有额外开销,当主键表被锁定时,会引发外键表也被锁,而且删除主键表的数据时,需先删除外键表的数据,修改外键表字段时,还需重建外键约束。本步骤仅仅只是用来生成关联的数据。

    展开全文
  • MySQL基础数据生成工具

    千次阅读 2022-03-27 17:24:12
    这是一个自己写的用于生成基础MySQL数据的工具,仅供用于基础语法练习。该工具生成的所有数据均为虚拟,以上所有数据均为随机生成,需要者可自取。

    这是一个自己写的用于生成基础MySQL数据的工具,仅供用于基础语法练习。该工具生成的所有数据均为虚拟,以上所有数据均为随机生成,需要者可自取。

    https://download.csdn.net/download/weixin_43387492/85044527

    开发语言为:C++

    后续将会将这个非常简单的源码上传到gitee

    解压安装后根据操作输入你的数据库信息就行了,目前生成的表的名字是写死了,不想改了,就这样,应该也够用了

    安装好后是一个狗的图标

     

    展开全文
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    输出结果

    [6.8, 7.0, 7.2, 7.8, 8.0, 8.2, 8.4, 8.6, 8.8, 9.0]
    [7.2, 7.0, 7.0, 7.4, 8.2, 8.0, 8.0, 8.8, 8.8, 9.2]

    [60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
    [63.88, 65, 68.06, 71.12, 81.94, 83.06, 86.12, 96.94]

    设计思路

        import numpy as np
        lists_avg = np.mean(lists_temp)
        mid_float = round(lists_avg/20,3)
    #     print(lists_avg,mid_float)
        
        lists_f = [-mid_float*2,-mid_float,-mid_float, 0,0,0, mid_float,mid_float,2*mid_float,3*mid_float]
        lists_float = [round(a,2) for a in lists_f]
    #     print(lists_float)
    
        one_f = random.sample(lists_float, 1)[0]
    #     print(one_f)
    
    
    
    

    展开全文
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  • DCGAN是第一个用全卷积网络做数据生成的,下面是它的基本结构和生成的数据。 输入100维的噪声,输出64*64的图像,从mnist的训练结果来看,还不错。笔者也用DCGAN生成过嘴唇表情数据,也是可用的。 但是它的问题是...
  • ArcGIS+CASS点云(.las)数据生成等高线方法案例精解 ArcGIS平台上点云(.las)数据生成等高线方法案例精解 文章目录一、LAS转多点二、多部件要素转单部件点要素三、生成CASS文本格式dat四、CASS生成等高线 一、LAS...
  • Arcgis利用dem数据生成等高线

    万次阅读 多人点赞 2020-02-27 23:22:23
    Arcgis利用dem数据生成等高线 如果你在网上查,如何利用dem生成等高线,那么所有教程基本都是一样的,告诉你在工作箱中找到等值线工具,填入参数即可生成等高线。贴几个网上的链接教程: arcgis中DEM如何生成等高线 ...
  • las是点云数据常见的存储格式,摄影测量和激光雷达数据均采用此格式,点云数据常用来生成等高线,地籍测量,土方量计算等。本文讲解在ArcGIS平台上生成等高线,等高线平滑,并转换为dwg格式供CASS使用。 文章目录一...
  • Mock模拟数据生成接口

    千次阅读 2018-08-17 22:43:41
    Easy Mock是一个可视化,并且能快速生成模拟数据的服务。 Mock解决的问题 开发时,后端还没完成数据输出,前端只好写静态模拟数据数据太长了,将数据写在js文件里,完成后挨个改url。 某些逻辑复杂的代码,...
  • 测试数据生成器汇总

    千次阅读 2017-10-13 11:40:42
    DataFactory是一种强大的数据产生器,拥有图形界面,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL...JMeter是apache开源的性能测试工具,可以用来作为生成测试数据
  • len(@sqlstr2)-1)+') '+left(@sqlstr1,len(@sqlstr1)-3)+')'' from '+@tablename +' where '+@where -- print @sqlstr exec( @sqlstr) set nocount off end 需要拿走的数据表 执行存储过程 EXEC proc_insert 'D_...
  • 三维可视化二、ArcGIS中利用DEM数据制作等高线2.三维可视化2.三维可视化2.三维可视化2.三维可视化二、ArcGIS中利用DEM数据制作等高线2.三维可视化2.三维可视化2.三维可视化总结 前言 最近老师布置作业:DEM的...
  • 纯前端导出pdf js动态数据渲染pdf 动态数据生成pdf 动态数据生成页面pdf js动态生成页面pdf 预览pdf
  • Arcgis由栅格数据生成等值线shp文件

    千次阅读 2020-05-28 15:47:30
    首先在arcgis中导入栅格数据 3DAnalyst工具—>栅格表面—>等值线 在弹出的对话框中输入栅格数据、设置等高距、基准高程、变换系数等等。 导入的栅格数据生成的等值线:
  • Oracle PL/SQL 大数据量数据生成

    千次阅读 2017-05-12 09:22:50
    数据生成器允许你创建演示和测试数据。
  • 如图1.1,目前只是大概做了一个静态数据传递,先做页面展示。 展示模块负责根据json数据展示页面。如图1.2,根据动态组件和传递json数据展示页面,页面主要有动态表单、动态按钮、动态列表、动态弹窗等。 ...
  • 一年前写过一个百万级别数据库数据生成配置xml文件的程序,程序目的是用来把数据库里面的数据生成xml文件.程序可以配置多少文件生成到一个文件中去.  程序刚开始设计的时候说的是最多百万级别数据,最多50W数据...
  • 测试数据生成工具

    千次阅读 2016-05-04 16:48:10
    测试数据生成工具 备忘几个测试数据生成工具: DataFactory是一种强大的数据产生器,拥有图形界面,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL Server...
  • MS SQLServer表数据生成Insert语句

    千次阅读 2016-09-17 12:34:57
    关键词:SQLServer、表数据、生成Insert语句反馈意见请联系:lijunyi@139.com简介数据库数据生成insert(MSSQL版),可将表中的数据生成insert或者update的sql脚本。比如您维护两个数据库,其中一个数据库中增加的...
  • ARCGIS Pro如何实现已入库二维数据生成三维模型二维要素是否带高程Z判断如何判断要素是否带有高程Z信息 :二维要素进行三维的展示二维要素生成三维模型 常规状态下已入库的数据一般是二维的点面线数据,有时需要进行...
  • Automation of software Oracle大数据量数据生成器Data Generator的使用 首先测试环境建立:dept表 CREATETABLE dept  ( deptno N
  • 通用JSON数据生成

    千次阅读 2016-03-06 22:56:54
    在一个项目中通常会有很多数据是需要通过封装成JSON格式进行传输的,但是在封装JSON的过程中,不仅繁琐,而且也不美观,于是构建了一个JSON数据生成器,用户只需要定义好要传输数据类,然后通过调用封装类即可得到...

空空如也

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