对3组14维已知数据导入excel表注入高斯噪声扩充为99组14维数据并导出为Excel表格python代码

以下是一个示例代码，包含了数据导入、注入高斯噪声、扩充数据、导出Excel表格的功能。

import pandas as pd
import numpy as np
import random

# 读入3组14维已知数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# 注入高斯噪声
mean = 0
std_dev = 0.05
noisy_data = data.apply(lambda x: x + np.random.normal(mean, std_dev, len(x)))

# 扩充数据为99组14维数据
num_samples = 99
expanded_data = pd.DataFrame(columns=data.columns)
for i in range(num_samples):
    row = noisy_data.iloc[random.randint(0, len(noisy_data)-1)]
    expanded_data = expanded_data.append(row, ignore_index=True)

# 导出Excel表格
expanded_data.to_excel('expanded_data.xlsx', header=False, index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用pd.read_excel()函数读入了一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含了3组14维的数据。然后，我们使用np.random.normal()函数为数据注入了高斯噪声，其中mean和std_dev分别代表了高斯噪声的均值和标准差。接着，我们使用一个循环来扩充数据为99组14维数据，并使用pd.DataFrame.to_excel()函数将扩充后的数据导出为一个名为expanded_data.xlsx的Excel文件。

需要注意的是，这个示例代码仅供参考，具体的数据处理过程可能因数据的不同而有所差异。例如，这里的高斯噪声注入方式并不是唯一的，你可以根据实际情况选择其他的注入方式。同时，这里的数据扩充方式也只是一种简单的示例，如果你需要更复杂的数据扩充方式，可以参考其他的数据增强方法