对3组14维已知数据导入excel表注入高斯噪声扩充为99组不一样的14维数据并导出为Excel表格python代码

以下是Python代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成3组14维数据
data = np.random.rand(3, 14)

# 注入高斯噪声
mean = 0
stddev = 0.1
noise = np.random.normal(mean, stddev, size=(3, 14))
noisy_data = data + noise

# 扩充为99组数据
expanded_data = np.zeros((99, 14))
for i in range(99):
    if i < 3:
        expanded_data[i] = noisy_data[i]
    else:
        noise = np.random.normal(mean, stddev, size=14)
        expanded_data[i] = noisy_data[i%3] + noise

# 导出为Excel表格
df = pd.DataFrame(expanded_data)
df.to_excel("expanded_data.xlsx", index=False, header=None)

解释一下代码：

首先生成3组14维随机数据。然后使用numpy.random.normal()方法注入高斯噪声，其中mean为0，stddev为0.1。这里使用了广播运算，将噪声加到数据上。

接着，将数据扩充为99组。这里使用了一个循环，如果下标小于3，则使用原始数据，否则生成一个随机噪声并加到对应的原始数据上。注意，这里使用了取余运算，以便将数据循环使用。

最后，将扩充后的数据导出为Excel表格。使用pandas.DataFrame()方法将数据转换为DataFrame格式，然后使用to_excel()方法导出为Excel文件。其中，index=False表示不导出行索引，header=None表示不导出列名