根据一组历史数据生成50组场景的代码

在Python中，我们可以使用numpy和pandas库来处理历史数据，并结合random模块或其他随机数生成库如scikit-learn的make_classification函数生成模拟数据。这里是一个简单的例子，展示如何生成50组场景的数据：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification

# 假设我们有一个历史数据集df
# df = pd.read_csv('historical_data.csv')  # 替换成实际的历史数据文件路径

# 如果历史数据包含多种特征，比如分类变量和数值变量
X, y = make_classification(n_samples=50, n_features=10, n_informative=5)  # 参数调整以匹配历史数据特性
# 这里y可以视为目标变量，X则是特征矩阵

# 针对每组数据，我们可以添加一些随机场景
for i in range(50):
    X_group = np.random.normal(np.mean(X), np.std(X), size=X.shape)  # 按照均值和标准差生成随机数据
    # 可能还会有一些额外的操作，比如加入噪声、旋转等
    if i == 0:  # 创建一个新的DataFrame来存储所有场景
        scenes = pd.DataFrame({'Feature_1': X_group[:, 0], 'Feature_2': X_group[:, 1], ...})
    else:  # 后续场景追加到已有的DataFrame中
        scenes = pd.concat([scenes, pd.DataFrame({'Feature_1': X_group[:, 0], 'Feature_2': X_group[:, 1], ...})])

# 结果存储在'scenes' DataFrame中
print(scenes.head())