python如何在已有的csv文件中添加白噪声，并且把原始数据和添加噪声后的数据分别画出来

可以使用Python的pandas和numpy库来实现在已有的csv文件中添加白噪声，并且把原始数据和添加噪声后的数据分别画出来。

首先，读取csv文件并将其转为numpy数组：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转为numpy数组
data_arr = np.array(data)

接着，生成一定长度和方差的白噪声：

# 生成白噪声
noise = np.random.normal(0, 1, len(data_arr))

然后将白噪声加到原始数据上：

# 添加白噪声
noisy_data_arr = data_arr + noise

最后，分别画出原始数据和添加噪声后的数据：

# 绘制原始数据
plt.plot(data_arr)

# 绘制添加噪声后的数据
plt.plot(noisy_data_arr)

# 显示图形
plt.show()

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转为numpy数组
data_arr = np.array(data)

# 生成白噪声
noise = np.random.normal(0, 1, len(data_arr))

# 添加白噪声
noisy_data_arr = data_arr + noise

# 绘制原始数据
plt.plot(data_arr)

# 绘制添加噪声后的数据
plt.plot(noisy_data_arr)

# 显示图形
plt.show()

其中，data.csv文件是原始数据的存储文件，可以根据实际情况进行修改。