用纯python中的代码对种子数据集进行分类。

在纯Python中，我们可以利用内置的`random`模块和自定义函数来进行简单的分类模拟，例如将种子分为“好”和“坏”两类。这只是一个基础示例，实际上，完整的分类器会更复杂，需要用到机器学习库如Scikit-Learn或TensorFlow。

下面是一个简单的例子，假设我们有一组种子的大小作为特征，随机生成标签（好种子和坏种子）：

import random

# 假设我们有一个种子大小的数据列表
seeds_sizes = [5.2, 7.8, 4.1, 9.3, 6.7, 3.9, 8.5, 7.1] 

# 定义种子的好坏规则（这里只是简单地设定大于5为好种子，小于等于5为坏种子）
def seed_quality(size):
    return "好" if size > 5 else "坏"

# 创建一个空的分类结果列表
classifications = []

# 遍历种子大小，生成随机分类
for size in seeds_sizes:
    classification = seed_quality(size)
    classifications.append((size, classification))

# 打印分类结果
for size, quality in classifications:
    print(f"种子大小：{size}，质量：{quality}")

# 模拟一个简单的“统计”分类器（比如基于样本比例）
def simple_classifier(data):
    good_count = sum(1 for _, quality in data if quality == "好")
    bad_count = len(data) - good_count
    
    if good_count / len(data) > 0.5:  # 假设50%以上为好种子
        return "好"
    else:
        return "坏"

simple_classification = simple_classifier(classifications)
print(f"简单分类器判断：{simple_classification}")