python怎么给数据加上高斯噪声

要给数据加上高斯噪声，可以使用numpy.random.normal函数生成高斯分布的随机数，并将其加到原始数据上。下面是一个示例代码：

import numpy as np  def add_gaussian_noise(data, mean, std):     noise = np.random.normal(mean, std, size=data.shape)     noisy_data = data + noise     return noisy_data  # 示例数据 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  mean = 0  # 噪声的均值 std = 0.1  # 噪声的标准差  noisy_data = add_gaussian_noise(data, mean, std) print(noisy_data) 

在上面的代码中，add_gaussian_noise函数接受三个参数：原始数据data、噪声的均值mean和噪声的标准差std。该函数首先使用numpy.random.normal函数生成与原始数据形状相同的高斯分布随机数（均值为mean，标准差为std），然后将这些随机数加到原始数据上，得到带有高斯噪声的数据。最后，打印输出带有噪声的数据。

请根据实际需要修改示例代码中的数据和参数。