make_example_2d_dataframe_collection¶

make_example_2d_dataframe_collection(n_cases: int = 10, n_timepoints: int = 8, n_labels: int = 2, regression_target: bool = False, random_state: int | None = None, return_y: bool = True) → DataFrame | tuple[DataFrame, ndarray][source]¶

随机生成2D DataFrame X和numpy y用于测试。

生成‘pd-wide’格式的数据。

如果返回的是分类标签（regression_target=False），将确保每个标签至少有一个样本。

Parameters:

n_casesint: 要生成的样本数量。
n_timepointsint: 要生成的特征/序列长度的数量。
n_labelsint: 要生成的唯一标签的数量。
regression_targetbool: 如果为True，目标将是一个标量浮点数，否则为整数。
random_stateint or None: 随机数生成的种子。
return_ybool, default = True: 如果为True，返回标签以及数据。

Returns:

Xpd.DataFrame: 随机生成的二维数据。
ynp.ndarray: 如果 return_y 为 True，则随机生成标签。

示例

>>> from aeon.testing.data_generation import make_example_2d_dataframe_collection
>>> from aeon.utils.validation.collection import get_type
>>> data, labels = make_example_2d_dataframe_collection(
...     n_cases=2,
...     n_timepoints=6,
...     n_labels=2,
...     random_state=0,
... )
>>> print(data)
     0         1         2         3        4         5
0  0.0  1.430379  1.205527  1.089766  0.84731  1.291788
1  2.0  3.567092  3.854651  1.533766  3.16690  2.115580
>>> print(labels)
[0 1]
>>> get_type(data)
'pd-wide'