用正態分佈噪聲和平均函數生成數據

Question

我創建了一個n值從0到2pi的數組。現在，我想生成偏離正態分佈的sin（x）的n個測試數據點。

所以我想我需要做這樣的事情：t = sin(x) + noise。噪音必須是這樣的：noise = np.random.randn(mean, std)。

但是，我不知道當我的意思是sin（x）（而不是常數）時我怎麼能計算出噪音。

Answer 1

numpy.random.randn的參數不是均值和標準差。爲此，您需要numpy.random.normal。它的簽名是

normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 

要添加噪聲的正弦函數，只需使用的0均值在normal()呼叫。平均相當於loc參數（即「地利」），默認爲0，所以，考慮到x是像np.linspace(0, 2*np.pi, n)，你可以這樣做：

t = np.sin(x) + np.random.normal(scale=std, size=n) 

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您可能使用numpy.random.randn，但你必須通過std規模，因爲從標準正態分佈randn回報樣本，均值爲0，標準偏差1.要使用randn，你可以這樣寫：

t = np.sin(x) + std * np.random.randn(n) 

Answer 2

如果將噪聲添加到y座標中，某些測試數據點的值可能超出正弦函數的正常範圍，即不是從-1到1，而是從 - （1 +噪聲）到+（1 +噪聲）。我建議加上噪音的x座標：

t = np.sin(x + np.random.uniform(-noise, noise, x.shape)) 

其中noise必須是一個合適的值給你的問題。