使用Python可以使用numpy
库来给数据加上高斯噪声。下面是一个示例代码:
import numpy as np def add_gaussian_noise(data, mean=0, std=1): noise = np.random.normal(mean, std, data.shape) noisy_data = https://www.yisu.com/ask/data + noise"原始数据:", data) print("加入高斯噪声后的数据:", noisy_data)
在上述代码中,add_gaussian_noise
函数接受三个参数:data
表示输入的数据,mean
表示高斯分布的均值,默认为0,std
表示高斯分布的标准差,默认为1。函数内部使用numpy.random.normal
函数生成与输入数据形状相同、均值为mean
、标准差为std
的随机噪声,并将噪声与输入数据相加得到加入噪声后的数据。