生成数据集_根据现有数据集生成数据集

利用np.random.randint、np.random.uniform随机生成实验者身高，年龄，体重数据集，以此对不同的人群进行聚类。

import numpy as np
 
 
# 随机生成100个实验者的身高在100~200内的数据集.
# 随机生成100个实验者的年龄在10~40内的数据集，
# 随机生成100个实验者的体重在45~100内的数据集.
def gain_dict_dataset(dic):
    height = np.random.randint(100, 200, 200)
    print("身高数据集:", height)
    year = np.random.randint(10, 40, 200)
    print("年龄数据集：", year)
    width = np.random.uniform(45, 100, 200)
    print("体重数据集:", width)
    for i in range(0, len(year)):
        dic[f'people{i+1}'] = [year[i], height[i], width[i]]
    return dic