python高斯噪声的代码解释

在Python中，生成高斯噪声通常涉及到使用随机数生成库，如`numpy`或`scipy`。高斯噪声，也称为正态噪声，是数据中添加的一种随机扰动，其分布符合高斯分布（即钟形曲线）。下面是一个简单的代码片段，展示了如何用`numpy`生成高斯噪声：

import numpy as np

# 定义均值和标准差（决定噪声的平均值和散布程度）
mean = 0.0
std_dev = 1.0  # 假设你想要一个标准正态分布

# 设置噪声的大小（例如，生成一个100x100的二维数组）
noise_shape = (100, 100)

# 生成高斯噪声
gaussian_noise = np.random.normal(mean, std_dev, noise_shape)

# 打印或使用生成的噪声
print(gaussian_noise)

在这个代码中：
- `np.random.normal`函数负责生成高斯分布的随机数，它接受均值（mean）、标准差（std_dev）和形状参数（noise_shape）作为输入。
- 均值为0表示噪声的中心位置，标准差越大，噪声的变异程度越大。