帮我生成训练集和验证集的精确度曲线。要求epoch=100，训练批次32，精确度由0.75开始上升到0.86结束，斜率逐渐降低，加入白噪声，训练集的白噪声较小；训练集的精确度要稍微高于验证集

好的，首先我们需要生成一些假数据，用来模拟训练集和验证集的精确度曲线。我们可以使用 numpy 库来生成随机数据：

import numpy as np

# 生成训练集和验证集的精确度数据
train_acc = np.linspace(0.75, 0.86, 100) + np.random.normal(loc=0, scale=0.01, size=(100,))
val_acc = np.linspace(0.75, 0.86, 100) + np.random.normal(loc=0, scale=0.02, size=(100,))

这里我们使用 `np.linspace` 生成从 0.75 到 0.86 的等间隔的 100 个数，并加上一些随机噪声，以模拟真实的精确度曲线。其中，`loc` 参数表示随机噪声的均值，`scale` 参数表示随机噪声的标准差。

接下来，我们可以使用 Matplotlib 库来绘制精确度曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制精确度曲线
epochs = range(1, 101)
plt.plot(epochs, train_acc, 'b', label='Training accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'r', label='Validation accuracy')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

这里我们使用 `epochs` 变量表示训练的轮数，使用 `plt.plot` 函数绘制精确度曲线。其中，`'b'` 和 `'r'` 分别表示蓝色和红色的线条，`'Training accuracy'` 和 `'Validation accuracy'` 分别表示训练集和验证集的精确度。使用 `plt.title`、`plt.xlabel`、`plt.ylabel` 和 `plt.legend` 函数来设置标题、坐标轴标签和图例。最后，使用 `plt.show` 函数显示图像。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成训练集和验证集的精确度数据
train_acc = np.linspace(0.75, 0.86, 100) + np.random.normal(loc=0, scale=0.01, size=(100,))
val_acc = np.linspace(0.75, 0.86, 100) + np.random.normal(loc=0, scale=0.02, size=(100,))

# 绘制精确度曲线
epochs = range(1, 101)
plt.plot(epochs, train_acc, 'b', label='Training accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'r', label='Validation accuracy')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

运行结果如下：