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利用python3如何給數(shù)據(jù)添加高斯噪聲

更新時(shí)間：2022年03月16日 17:03:07 作者：WaiSaa

高斯噪聲既是符合高斯正態(tài)分布的誤差,一些情況下我們需要向標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中加入合適的高斯噪聲會(huì)讓數(shù)據(jù)變得有一定誤差而具有實(shí)驗(yàn)價(jià)值,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用python3如何給數(shù)據(jù)添加高斯噪聲的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

Background

高斯噪聲，顧名思義是指服從高斯分布（正態(tài)分布）的一類噪聲。有的時(shí)候我們需要向標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中加入合適的高斯噪聲讓數(shù)據(jù)更加符合實(shí)際。

python中的random庫(kù)中集成了高斯正態(tài)分布，可以直接使用。

我們可以通過(guò)調(diào)整高斯噪聲均值和方差，獲取不同效果的處理數(shù)據(jù)。

原始數(shù)據(jù)

高斯噪聲sigma = 0.05

高斯噪聲sigma = 0.1

高斯噪聲sigma = 0.15

源碼

import random

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def gauss_noisy(x, y):
    """
    對(duì)輸入數(shù)據(jù)加入高斯噪聲
    :param x: x軸數(shù)據(jù)
    :param y: y軸數(shù)據(jù)
    :return:
    """
    mu = 0
    sigma = 0.05
    for i in range(len(x)):
        x[i] += random.gauss(mu, sigma)
        y[i] += random.gauss(mu, sigma)

if __name__ == '__main__':
    # 在0-5的區(qū)間上生成50個(gè)點(diǎn)作為測(cè)試數(shù)據(jù)
    xl = np.linspace(0, 5, 50, endpoint=True)
    yl = np.sin(xl)

    # 加入高斯噪聲
    gauss_noisy(xl, yl)

    # 畫(huà)出這些點(diǎn)
    plt.plot(xl, yl, linestyle='', marker='.')
    plt.show()

總結(jié)

到此這篇關(guān)于利用python3如何給數(shù)據(jù)添加高斯噪聲的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python3添加高斯噪聲內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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