标签中有0、1两个类别，用python写一段关于通过置换标签的方式给数据集按不同比例添加噪声的代码

好的，下面是一段Python代码，用于通过置换标签的方式给数据集按不同比例添加噪声：

import random
import numpy as np

def add_noise(labels, noise_ratio):
    """
    通过置换标签的方式给数据集添加噪声
    :param labels: 数据集的标签列表
    :param noise_ratio: 噪声比例，介于0和1之间
    :return: 添加噪声后的标签列表
    """
    noisy_labels = np.copy(labels)
    num_noisy_labels = int(len(labels) * noise_ratio)

    # 将指定数量的标签置换为相反的标签
    noisy_indices = random.sample(range(len(labels)), num_noisy_labels)
    for i in noisy_indices:
        if noisy_labels[i] == 0:
            noisy_labels[i] = 1
        else:
            noisy_labels[i] = 0

    return noisy_labels

这段代码接受两个参数：数据集的标签列表和噪声比例。它通过将指定数量的标签置换为相反的标签来添加噪声。添加噪声的数量由噪声比例决定，例如，如果噪声比例为0.1，那么它将把10%的标签置换为相反的标签。

使用方法：

# 假设有一个标签列表
labels = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]

# 添加10%的噪声
noisy_labels = add_noise(labels, 0.1)

# 输出添加噪声后的标签列表
print(noisy_labels)

这将输出一个添加噪声后的标签列表，例如：

[0 1 0 0 1 0 0 1]