对二维数据滑窗添加噪声Python代码

在Python中，我们可以使用numpy库来进行数值计算，包括对二维数据进行滑动窗口处理以及添加随机噪声。以下是一个简单的例子，展示了如何通过pandas读取二维数据，然后用rolling()函数进行滑动窗口操作，再用random模块添加噪声：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 假设你有一个二维数据数组data
# data = ... # 这里填写你的二维数据，例如data = np.random.rand(100, 10)

# 使用pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 定义滑动窗口大小和噪声范围
window_size = 5
noise_range = (0, 0.1)  # 添加的噪声范围在0到0.1之间

# 创建一个滚动窗口函数
def add_noise(window):
    # 对每个窗口内的数据添加均匀分布的噪声
    noise = np.random.uniform(noise_range[0], noise_range[1], size=window.shape)
    return window + noise

# 对DataFrame进行滑动窗口并添加噪声
noisy_data = df.rolling(window_size).apply(add_noise, raw=True)

# 由于rolling操作会返回一个新的DataFrame，原始数据不会改变
print("Noisy Data:\n", noisy_data.head())