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。用本地化差分隐私利用randomized response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

以下是一个示例代码，用于实现您的需求：

import numpy as np

def randomized_response(data, epsilon):
    n = len(data)
    m = max(data) + 1
    counts = np.zeros(m)
    for i in range(n):
        counts[data[i]] += 1

    dp_counts = np.zeros(m)
    for i in range(m):
        p = np.exp(epsilon) / (np.exp(epsilon) + (n-1))
        dp_counts[i] = (1-p)*counts[i] + (p*(sum(counts)-counts[i])) / (n-1)

    return dp_counts

# 从txt文件中读取数据
data = []
with open("data.txt", "r") as file:
    for line in file:
        line = line.strip()
        if line:
            data.append(int(line))

# 使用不同的隐私预算计算扰动后的数据
epsilons = [0.1, 1, 2, 4]
for epsilon in epsilons:
    dp_data = randomized_response(data, epsilon)
    mse = np.mean((dp_data - np.array(data))**2)
    print("Epsilon: {}, MSE: {}".format(epsilon, mse))

请确保在同一目录下存在名为data.txt的文本文件，其中包含要处理的数据。

此代码将通过逐行读取data.txt文件中的数据，并将其保存在名为data的数组中。然后，利用randomized_response函数对数据进行隐私扰动，并计算不同隐私预算下的MSE。

请注意，此代码假设数据是整数，并将其视为商品编号。如果数据不是整数，或者需要进行其他操作，请根据实际情况进行相应修改。