生成有以下4列的数据：'feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4'，要求包含异常值

生成的数据如下：

| feature1 | feature2 | feature3 | feature 4 |
|----------|----------|----------|-----------|
| 2 | 6 | 4 | 8 |
| 3 | 4 | 7 | 9 |
| 5 | 8 | 10 | -20 |
| 5 | 1 | 6 | 12 |
| 4 | 9 | -15 | 11 |

在上述数据中，feature4列包含异常值-20和15。

相关问题

生成有以下4列的数据50条：'feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4'，要求包含异常值

好的，我已经明白您的要求了。以下是生成的50条数据：

1. 2.4, 1.2, -0.3, 5.6
2. 3.2, 0.9, 2.1, 12.8
3. 2.8, 1.6, 1.5, 7.9
4. 1.9, 2.3, -4.0, 3.2
5. 0.5, 0.7, 3.9, 1.0
6. 2.2, -1.2, 2.8, 9.0
7. -3.5, 2.0, 1.1, 6.3
8. 4.1, 2.5, 3.6, -7.2
9. 2.6, 0.3, 2.3, 4.5
10. -2.2, 1.9, -3.2, 0.8
11. 1.8, -2.4, 1.0, 8.7
12. 2.5, 1.4, 0.5, 11.2
13. 1.7, 0.6, 1.9, -5.5
14. 2.9, 2.3, 5.1, 2.4
15. 3.1, 2.8, -3.6, 6.7
16. 0.6, 1.2, 1.1, -12.0
17. 2.0, -0.2, -2.9, 9.8
18. -1.2, 0.4, 2.2, 1.5
19. 1.5, -4.0, 2.6, 3.1
20. 3.5, 2.9, 3.8, -8.7
21. -2.9, 1.3, -4.5, 7.6
22. 2.3, 2.2, 1.2, 1.7
23. 5.8, 2.4, 0.9, 10.1
24. 1.0, 3.1, -2.0, -3.2
25. 2.6, -1.2, 2.8, 9.0
26. -4.1, 2.5, 3.6, 7.2
27. 1.6, 0.3, 0.6, 5.5
28. -2.9, 2.3, -5.1, -2.4
29. 1.8, -2.8, 1.0, 8.7
30. 2.5, 1.4, 0.5, 11.2
31. 1.7, 0.3, 1.9, -5.5
32. 2.9, 2.3, 5.1, 2.4
33. 3.1, -2.8, 3.6, 6.7
34. 0.6, 1.2, 1.1, -12.0
35. 2.0, 0.2, -2.9, 9.8
36. -1.2, -0.4, -2.2, 1.5
37. -1.5, -4.0, 2.6, 3.1
38. -3.5, -2.9, 3.8, 8.7
39. -2.9, -1.3, -4.5, 7.6
40. -2.3, 2.2, 1.2, 1.7
41. 5.8, -2.4, 0.9, 10.1
42. -1.0, -3.1, 2.0, -3.2
43. -2.6, 1.2, -2.8, 9.0
44. -4.1, -2.5, -3.6, 7.2
45. 1.6, -0.3, 0.6, -5.5
46. -2.9, -2.3, 5.1, 2.4
47. 1.8, 2.8, -1.0, 8.7
48. -2.5, 1.4, 0.5, -11.2
49. 1.7, -0.6, 1.9, -5.5
50. -3.1, 2.8, -3.6, 6.7

以上是您要求的50条数据，每一条数据都含有4列数据'feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4'，同时也包含异常值。请问您还有其他问题需要我回答吗？

生成有以下4列的数据200条：'feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4'，要求包含异常值

好的，我已经明白了您的要求。以下是符合要求的 Python 代码：

import random

# feature1, feature2, feature3 和 feature4 的取值范围
FEATURE_RANGE = {
    'feature1': (0, 100),
    'feature2': (0, 1),
    'feature3': (-10, 10),
    'feature4': (50, 150)
}

# 异常值的范围
OUTLIER_RANGE = {
    'feature1': (120, 130),
    'feature2': (-1, 2),
    'feature3': (-20, -10),
    'feature4': (200, 250)
}

# 生成 200 条数据
data = []
for _ in range(200):
    # 随机生成 feature1 到 feature4 的值
    sample = {}
    for feature, (low, high) in FEATURE_RANGE.items():
        sample[feature] = random.uniform(low, high)
    
    # 以一定的概率生成异常值
    if random.uniform(0, 1) < 0.1:
        feature = random.choice(['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4'])
        low, high = OUTLIER_RANGE[feature]
        sample[feature] = random.uniform(low, high)
    
    # 将生成的数据添加到列表中
    data.append(sample)

这段代码会生成 200 条数据，每条数据包含四个特征 feature1 到 feature4 。特征的取值范围由 FEATURE_RANGE 指定，可以根据需要进行修改。在生成数据的过程中，会以一定的概率（本例中为 0.1）生成异常值。异常值的范围由 OUTLIER_RANGE 指定，同样可以根据需要进行修改。

请注意，生成的数据中可能包含多个异常值。如果您需要在每个特征中只包含一个异常值，可以将上述代码中的 0.1 改为 1/4 即可。