在技术领域，“数据是新的石油”这句话被广泛认同。数据，无论是数字还是观察结果，都是信息的基本单位。简而言之，数据可以被定义为收集的事实、数字、测量值或观察结果。经常将数据和信息混淆，但数据是单个单位，而信息是数据的集合或群体。
作为数据科学社区的一员，深知机器学习的重要性。机器学习数据分析使用算法不断自改进，但数据的质量对于执行机器学习模型上的算法以获得更好的准确性至关重要。“要真正理解机器学习，需要理解数据”这句话强调了数据在机器学习中的核心地位。
为了构建机器学习模型，需要收集数据，这通常被称为数据集。数据集是共享共同属性的案例集合。创建机器学习模型有助于理解数据点之间的关系。在任何数据科学项目的生命周期中，可能会注意到探索性数据分析（EDA）、特征选择、模型构建，但可能没有注意到数据是如何创建的。通常使用已经创建的数据集，而不是复杂的数据集。
Drawdata是一个美观的开源Python库，它允许通过绘制数据来生成数据。简而言之，只需要绘制数据，然后它将自动生成。这个库非常容易使用，并且具有用户友好的环境。它允许用户创建具有不同形状和大小的多种数据集，这些数据集用于机器学习模型。
这个库只能在Jupyter笔记本中使用，让讨论如何在Jupyter中使用Drawdata库：
要使用Drawdata库，需要先安装它。需要安装两个库：drawdata和pandas。只需要在命令提示符中执行以下代码：
pip install drawdata
pip install pandas
在Jupyter笔记本中使用Drawdata库之前，需要导入一些重要的模块：
import pandas as pd
from drawdata import draw_scatter
from drawdata import draw_line
from drawdata import draw_histogram
1. 散点图绘制
scatter_plot = draw_scatter()
在这个GIF中，可以看到顶部有一些选项，这些选项用于在绘制部分绘制散点图。
2. 线图绘制
line_plot = draw_line()
在这里，绘制不同颜色的线条来代表数据集中的各种数据。
3. 直方图绘制
hist_draw = draw_histogram()
在上面的图像中，有多种形式的数据以直方图的形式呈现，通过这种方式，可以绘制假数据来可视化直方图。
这是使用drawdata库创建不同数据集的方法，但如何将这些数据保存到数据框中以创建机器学习模型呢？请见下文：
需要点击上面的选项，选择希望存储数据的格式，如下所示：
之后，可以使用pandas读取剪贴板，将绘制的数据导入到数据框中。
df = pd.read_clipboard(sep=",")
df
这就是使用drawdata库创建的结果数据集。