对多组多维已知数据导入excel表注入高斯噪声来扩充样本成更多组数据并导出为Excel表格python代码

以下是一个示例代码，可以将多组多维已知数据导入Excel表格，并注入高斯噪声来扩充样本成更多组数据，最后将结果导出为Excel表格：

import numpy as np
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 读取已知数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 生成高斯噪声
noise = np.random.normal(0, 1, size=data.shape)

# 生成新数据
new_data = data + noise

# 将新数据合并到原始数据中
all_data = pd.concat([data, pd.DataFrame(new_data)], axis=0)

# 将数据写入Excel表格中
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in np.array(all_data):
    ws.append(r.tolist())
wb.save('all_data.xlsx')

说明：

1. 代码中使用了pandas库来读取Excel数据，numpy库来生成高斯噪声，并使用openpyxl库来将数据写入Excel表格中；
2. 代码假设已知数据保存在名为"data.xlsx"的Excel文件中，新数据保存在变量"new_data"中；
3. 代码中使用了concat方法将已知数据和新数据合并，并将结果保存在变量"all_data"中；
4. 最后，代码使用openpyxl库创建了一个新的Excel表格，并将合并后的数据写入其中，保存为名为"all_data.xlsx"的Excel文件