background
高斯噪声，顾名思义是指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声。有的时候我们需要向标准数据中加入合适的高斯噪声让数据更加符合实际。
python中的random库中集成了高斯正态分布，可以直接使用。
我们可以通过调整高斯噪声均值和方差，获取不同效果的处理数据。
原始数据
高斯噪声sigma = 0.05
高斯噪声sigma = 0.1
高斯噪声sigma = 0.15
源码
import random import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def gauss_noisy(x, y): """ 对输入数据加入高斯噪声 :param x: x轴数据 :param y: y轴数据 :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的区间上生成50个点作为测试数据 xl = np.linspace(0, 5, 50, endpoint=true) yl = np.sin(xl) # 加入高斯噪声 gauss_noisy(xl, yl) # 画出这些点 plt.plot(xl, yl, linestyle='', marker='.') plt.show()
总结
到此这篇关于利用python3如何给数据添加高斯噪声的文章就介绍到这了,更多相关python3添加高斯噪声内容请搜索<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>！
需要了解更多python教程分享利用python3如何给数据添加高斯噪声，都可以关注python教程分享栏目—计算机技术网(www.ctvol.com)!
本文来自网络收集，不代表计算机技术网立场，如涉及侵权请联系管理员删除。
ctvol管理联系方式QQ:251552304
本文章地址：https://www.ctvol.com/pythontutorial/1068189.html