real = np.random.uniform(0.9, 1, BATCH_SIZE) fake = np.random.uniform(0, 0.2, BATCH_SIZE)

这段代码看起来像是在生成真实样本和假样本的标签。其中，`np.random.uniform(0.9, 1, BATCH_SIZE)` 生成了 `BATCH_SIZE` 个介于 0.9 和 1 之间的随机数，用于表示真实样本的标签。而 `np.random.uniform(0, 0.2, BATCH_SIZE)` 生成了 `BATCH_SIZE` 个介于 0 和 0.2 之间的随机数，用于表示假样本的标签。这种方式可以增加数据的多样性，使得模型更加鲁棒。

相关问题

设计一套中药管理的系统，涉及到中药生产的供应商信息，包括产地，位置及生产公司的信息； 供应商跟产品是多对多的关系； 另外包括购买这些产品的订单信息及物流信息，包括订单的订单号，产品数据，市场单价，成交价格，产品质量，物流发货批号，数量，路途票据等， 生成一下表结构及主键及一对多，多对多的关系，最终生成django的mode.py文件 同事生成模拟数据

下面是设计的表结构，主键及一对多、多对多的关系，以及对应的 Django Model：

供应商表 Supplier

| 字段名 | 类型 | 主键 | 备注 |
| ------------ | ----------- | ---- | ------------ |
| id | Integer | 是 | 自增主键 |
| name | CharField | | 供应商名称 |
| location | CharField | | 供应商位置 |
| production | CharField | | 生产公司信息 |

from django.db import models

class Supplier(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    location = models.CharField(max_length=50)
    production = models.CharField(max_length=50)

产品表 Product

| 字段名 | 类型 | 主键 | 备注 |
| ------------ | ----------- | ---- | ------------------ |
| id | Integer | 是 | 自增主键 |
| name | CharField | | 产品名称 |
| supplier | ManyToManyField | | 关联供应商 |

from django.db import models
from .supplier import Supplier

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    supplier = models.ManyToManyField(Supplier)

订单表 Order

| 字段名 | 类型 | 主键 | 备注 |
| -------------- | ----------- | ---- | ---------------- |
| id | Integer | 是 | 自增主键 |
| order_no | CharField | | 订单号 |
| product | ForeignKey | | 关联产品 |
| market_price | FloatField | | 市场单价 |
| deal_price | FloatField | | 成交价格 |
| product_quality| CharField | | 产品质量 |
| logistics_info | OneToOneField | | 关联物流信息 |

from django.db import models
from .product import Product
from .logistics import Logistics

class Order(models.Model):
    order_no = models.CharField(max_length=50)
    product = models.ForeignKey(Product, on_delete=models.CASCADE)
    market_price = models.FloatField()
    deal_price = models.FloatField()
    product_quality = models.CharField(max_length=50)
    logistics_info = models.OneToOneField(Logistics, on_delete=models.CASCADE)

物流表 Logistics

| 字段名 | 类型 | 主键 | 备注 |
| ------------ | ----------- | ---- | ---------------- |
| id | Integer | 是 | 自增主键 |
| batch_no | CharField | | 物流发货批号 |
| quantity | Integer | | 数量 |
| transport | CharField | | 路途票据 |
| order | OneToOneField | | 关联订单 |

from django.db import models
from .order import Order

class Logistics(models.Model):
    batch_no = models.CharField(max_length=50)
    quantity = models.IntegerField()
    transport = models.CharField(max_length=50)
    order = models.OneToOneField(Order, on_delete=models.CASCADE)

以上是表结构及主键及一对多、多对多的关系，对应的 Django Model。下面是模拟数据的生成：

import random
from faker import Faker
from .models import Supplier, Product, Order, Logistics

fake = Faker('zh_CN')

# 生成供应商数据
for i in range(10):
    supplier = Supplier.objects.create(
        name=fake.company(),
        location=fake.city(),
        production=fake.company()
    )

# 生成产品数据
for i in range(20):
    product = Product.objects.create(
        name=fake.word(),
    )
    product.supplier.set(random.sample(list(Supplier.objects.all()), random.randint(1, 5)))
    product.save()

# 生成订单数据
for i in range(30):
    order = Order.objects.create(
        order_no=fake.uuid4(),
        product=random.choice(list(Product.objects.all())),
        market_price=random.uniform(10, 100),
        deal_price=random.uniform(10, 100),
        product_quality=random.choice(['优', '良', '中', '差']),
    )
    logistics = Logistics.objects.create(
        batch_no=fake.uuid4(),
        quantity=random.randint(10, 100),
        transport=fake.text(),
        order=order,
    )