python数据增强的代码

Python数据增强是指在机器学习模型训练过程中，通过对原始数据进行一系列变换、增强等操作，来增加数据量和样本的多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。常用的Python数据增强库有imgaug、Albumentations、Augmentor等。

下面是使用imgaug库进行图像数据增强的代码示例：

import imgaug.augmenters as iaa
from imgaug import Seed

# 定义增强器
seq = iaa.Sequential([
    iaa.Fliplr(0.5),  # 随机水平翻转，概率为0.5
    iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)),  # 高斯模糊，sigma值随机取0到3之间的数
    iaa.Dropout(p=(0, 0.2)),  # 随机遮挡，遮挡比例随机取0到0.2之间的数
    iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=(0, 0.1*255)),  # 加入高斯噪声，噪声强度随机取0到0.1之间的比例
    iaa.Multiply((0.5, 1.5), per_channel=0.5),  # 随机放缩，缩放比例随机取0.5到1.5之间的数，每个通道独立处理
], random_order=True)

# 定义随机种子
seed = Seed(1)

# 对图像进行增强
image_aug = seq(image=image, random_state=seed)

相关问题：
1. Python数据增强的作用是什么？
2. 常用的Python数据增强库有哪些？
3. imgaug库中常用的数据增强方法有哪些？
4. 如何使用imgaug库进行图像数据增强？