parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')怎么改为指定高斯噪声

要指定高斯噪声，可以使用numpy中的random模块来生成高斯分布的随机数。可以修改代码如下：

import numpy as np

parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=0.01, help='standard deviation of Gaussian noise used on test set')
args = parser.parse_args()

# 生成高斯噪声
test_noise = np.random.normal(scale=args.test_noiseL, size=test_data.shape)
test_data_noisy = test_data + test_noise

这里我们使用`np.random.normal`函数生成符合高斯分布的随机数，`scale`参数指定噪声的标准差（注意不是方差），`size`参数指定随机数的形状。生成的随机数与测试数据相加即可得到带有高斯噪声的测试数据。

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怎么更改parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')为高斯噪声

你可以将 `--test_noiseL` 参数的类型从 `float` 改为 `str`，并增加一个新的参数 `--test_noise_type` 来指定噪声类型，然后在代码中根据 `--test_noise_type` 的值来生成不同类型的噪声。具体实现可以参考下面的代码：

import argparse
import numpy as np

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--test_noise_type", type=str, default='gaussian', help='type of noise used on test set')
parser.add_argument("--test_noiseL", type=str, default='50', help='noise level used on test set')
args = parser.parse_args()

# 解析噪声类型和噪声水平
test_noise_type = args.test_noise_type
test_noiseL = float(args.test_noiseL)

# 根据噪声类型生成不同类型的噪声
if test_noise_type == 'gaussian':
    # 生成高斯噪声
    noise = np.random.normal(scale=test_noiseL, size=(100,))
elif test_noise_type == 'uniform':
    # 生成均匀分布噪声
    noise = np.random.uniform(low=-test_noiseL, high=test_noiseL, size=(100,))
else:
    raise ValueError('Unknown noise type: {}'.format(test_noise_type))

这样，你就可以通过指定 `--test_noise_type` 参数来生成不同类型的噪声，而 `--test_noiseL` 参数则指定噪声的水平。例如，下面的命令将生成均匀分布噪声，噪声水平为 20：

python your_script.py --test_noise_type uniform --test_noiseL 20

parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')

这段代码是在定义一个命令行参数 `--test_noiseL`，表示测试集中的噪声水平，类型为浮点数，初始值为50，帮助信息为“noise level used on test set”。这个参数可以在命令行中通过 `--test_noiseL` 来设置，例如 `python my_program.py --test_noiseL 30`。如果没有指定该参数，它将保持默认值50。