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文件有很多行数字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并打印出来。对于上述统计结果在差分隐私下利用拉普拉斯机制进行扰动测量不同隐私预算 ε=01124下的数据精度精度用MSE平均平方误差来衡量并对敏感度分析。需要有主函数完成上述工作

以下是一个示例代码，用于获取指定路径下的txt文件中的数据，并统计每个商品被多少人购买：

import numpy as np
import os
import random

def read_txt_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        lines = file.readlines()
        data = []
        for line in lines:
            line = line.strip()
            items = line.split()
            data.append(list(map(int, items)))
    return data

def count_item_frequency(data):
    item_counts = {}
    for user_items in data:
        for item in user_items:
            if item in item_counts:
                item_counts[item] += 1
            else:
                item_counts[item] = 1
    return item_counts

def add_laplace_noise(data, epsilon):
    sensitivity = 1
    n = len(data)
    epsilon = float(epsilon)
    scale = sensitivity / epsilon
    noise = np.random.laplace(loc=0.0, scale=scale, size=n)
    return np.add(data, noise)

def calculate_mse(original_data, noisy_data):
    return np.mean(np.square(np.subtract(original_data, noisy_data)))

def main():
    file_path = "path/to/txt/file"
    data = read_txt_file(file_path)
    item_counts = count_item_frequency(data)
    print("Original Item Counts:")
    for item, count in item_counts.items():
        print(f"Item {item}: {count} users")

    epsilon_values = [0.1, 1, 2, 4]
    for epsilon in epsilon_values:
        noisy_item_counts = add_laplace_noise(list(item_counts.values()), epsilon)
        mse = calculate_mse(list(item_counts.values()), noisy_item_counts)
        print(f"\nEpsilon: {epsilon}")
        print("Noisy Item Counts:")
        for i, (item, count) in enumerate(item_counts.items()):
            print(f"Item {item}: {noisy_item_counts[i]} (Original: {count})")
        print(f"MSE: {mse}")

if __name__ == "__main__":
    main()

你需要将"path/to/txt/file"替换为你的实际文件路径。在main()函数中，首先调用read_txt_file()函数读取txt文件中的数据并保存在data数组中。然后，使用count_item_frequency()函数统计每个商品被多少人购买。接下来，使用add_laplace_noise()函数对统计结果进行差分隐私扰动，并计算精度（MSE）。

注意：这里假设每个用户的数据数量相同，对于每个用户的数据数量不同的情况，需要适当修改代码