用python代码获取电脑某路径下txt文件中的数据并保存在数组data中txt文件有很多行空格隔开的整数每一行代表一个用户不同行是不同的用户不同的数字代表不同的商品item。需要统计每个数字代表的商品被多少人购买。对上述统计结果在本地化差分隐私randomized response机制下进行扰动并打印出扰动后的结果计算不同隐私预算 ε=01124下的数据精度精度用MSE平均平方误差来衡量

以下是一个实现该功能的Python代码：

import random
import numpy as np

def randomized_response(data, epsilon):
    num_items = max(max(row) for row in data) + 1
    num_users = len(data)
    
    # 统计每个商品被购买的次数
    counts = np.zeros(num_items)
    for row in data:
        for item in row:
            counts[item] += 1
    
    # 添加差分隐私扰动
    noisy_counts = np.zeros(num_items)
    for i in range(num_items):
        p = np.exp(epsilon) / (np.exp(epsilon) + num_users - np.exp(-epsilon))
        noisy_counts[i] = (counts[i] + random.choice([-1, 1])) / p - 1
    
    return noisy_counts

# 读取txt文件中的数据
data = []
with open('data.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        row = [int(x) for x in line.split()]
        data.append(row)

# 设置隐私预算
epsilon_values = [0.1, 1, 2, 4]

# 对每个隐私预算进行扰动并计算精度
for epsilon in epsilon_values:
    noisy_counts = randomized_response(data, epsilon)
    true_counts = np.array([len([1 for row in data if i in row]) for i in range(len(noisy_counts))])
    mse = np.mean((noisy_counts - true_counts) ** 2)
    print(f"隐私预算 ε={epsilon} 下的数据精度(MSE)：{mse}")

请确保将代码中的data.txt替换为实际的txt文件路径。代码首先读取txt文件中的数据，并将其存储在名为data的数组中。然后，根据给定的隐私预算，使用randomized_response函数对数据进行差分隐私扰动。最后，计算扰动后结果与真实结果之间的MSE并打印出来，以衡量数据的精度。