parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')怎么将噪声指定为高斯噪声
时间: 2024-05-13 15:15:13 浏览: 73
你可以使用NumPy中的random模块来生成高斯噪声。假设你的数据是一个numpy数组,你可以使用以下代码将噪声添加到你的数据中:
```python
import numpy as np
# 生成高斯噪声
noise = np.random.normal(loc=0, scale=std_deviation, size=data.shape)
# 添加高斯噪声到数据中
noisy_data = data + noise
```
在这里,`std_deviation`是高斯分布的标准差。你可以将`std_deviation`设置为`test_noiseL`参数的值来指定噪声的大小。
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怎么更改parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')为高斯噪声
你可以将 `--test_noiseL` 参数的类型从 `float` 改为 `str`,并增加一个新的参数 `--test_noise_type` 来指定噪声类型,然后在代码中根据 `--test_noise_type` 的值来生成不同类型的噪声。具体实现可以参考下面的代码:
```python
import argparse
import numpy as np
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--test_noise_type", type=str, default='gaussian', help='type of noise used on test set')
parser.add_argument("--test_noiseL", type=str, default='50', help='noise level used on test set')
args = parser.parse_args()
# 解析噪声类型和噪声水平
test_noise_type = args.test_noise_type
test_noiseL = float(args.test_noiseL)
# 根据噪声类型生成不同类型的噪声
if test_noise_type == 'gaussian':
# 生成高斯噪声
noise = np.random.normal(scale=test_noiseL, size=(100,))
elif test_noise_type == 'uniform':
# 生成均匀分布噪声
noise = np.random.uniform(low=-test_noiseL, high=test_noiseL, size=(100,))
else:
raise ValueError('Unknown noise type: {}'.format(test_noise_type))
```
这样,你就可以通过指定 `--test_noise_type` 参数来生成不同类型的噪声,而 `--test_noiseL` 参数则指定噪声的水平。例如,下面的命令将生成均匀分布噪声,噪声水平为 20:
```
python your_script.py --test_noise_type uniform --test_noiseL 20
```
parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=50, help='noise level used on test set')怎么改为指定高斯噪声
要指定高斯噪声,可以使用numpy中的random模块来生成高斯分布的随机数。可以修改代码如下:
```python
import numpy as np
parser.add_argument("--test_noiseL", type=float, default=0.01, help='standard deviation of Gaussian noise used on test set')
args = parser.parse_args()
# 生成高斯噪声
test_noise = np.random.normal(scale=args.test_noiseL, size=test_data.shape)
test_data_noisy = test_data + test_noise
```
这里我们使用`np.random.normal`函数生成符合高斯分布的随机数,`scale`参数指定噪声的标准差(注意不是方差),`size`参数指定随机数的形状。生成的随机数与测试数据相加即可得到带有高斯噪声的测试数据。