按照高斯分布对Non-IID数据集进行划分代码

以下是按照高斯分布对Non-IID数据集进行划分的示例代码：

import numpy as np

def gaussian_split(X, y, num_clients, std):
    '''
    X: 所有数据的特征矩阵
    y: 所有数据的标签
    num_clients: 客户端数量
    std: 高斯分布的标准差
    '''
    # 先将数据随机打乱
    indices = np.random.permutation(X.shape[0])
    X = X[indices]
    y = y[indices]
    
    # 计算每个客户端应该分配多少数据
    num_samples = X.shape[0] // num_clients
    
    # 定义每个客户端的数据分配
    data_splits = []
    
    for i in range(num_clients):
        # 客户端的数据起始和终止索引
        start_idx = i * num_samples
        end_idx = (i+1) * num_samples
        
        # 为每个客户端的标签添加高斯噪声
        noisy_y = y[start_idx:end_idx] + np.random.normal(loc=0.0, scale=std, size=num_samples)
        
        # 将数据分配给每个客户端
        data_splits.append((X[start_idx:end_idx], noisy_y))
        
    return data_splits

使用示例：

# 加载数据
X, y = load_data()

# 将数据按照高斯分布划分成10个客户端
num_clients = 10
std = 0.1
data_splits = gaussian_split(X, y, num_clients, std)

以上代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。