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多样本多组数据并导出为Excel表格python代码

以下是一个示例代码，可以导入多组多维数据，注入高斯噪声并导出为Excel表格：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义注入高斯噪声的函数
def add_noise(data, mean=0, std=0.1):
    noise = np.random.normal(mean, std, size=data.shape)
    return data + noise

# 定义导入数据的函数
def import_data(file_path):
    data = pd.read_excel(file_path, header=None)
    return data.values

# 定义导出数据的函数
def export_data(data, file_path):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(file_path, index=False, header=False)

# 导入数据
data = []
for i in range(1, 4):  # 导入1到3号文件
    file_path = f'data{i}.xlsx'
    data_i = import_data(file_path)
    data.append(data_i)

# 注入高斯噪声
noisy_data = []
for i in range(len(data)):
    data_i = data[i]
    noisy_data_i = add_noise(data_i)
    noisy_data.append(noisy_data_i)

# 导出数据
for i in range(len(noisy_data)):
    file_path = f'noisy_data{i+1}.xlsx'
    export_data(noisy_data[i], file_path)

在这个示例代码中，假设有三个Excel文件，分别为data1.xlsx、data2.xlsx和data3.xlsx，每个文件中包含多组多维数据。首先通过import_data函数导入这些数据，并将其存储在一个列表中。然后使用add_noise函数为每个数据集注入高斯噪声，生成一个新的数据集列表noisy_data。最后使用export_data函数将每个数据集导出为一个新的Excel文件，文件名为noisy_data1.xlsx、noisy_data2.xlsx和noisy_data3.xlsx