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文件有很多行空格隔开的整数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。对上述统计结果在本地化差分隐私randomized response机制下进行扰动并打印出扰动后的结果一定要打印出来。计算不同隐私预算 ε=01124下的数据精度精度用MSE平均平方误

以下是按照您的要求编写的Python代码：

import numpy as np

# 读取txt文件数据
data = []
with open('path/to/txt/file.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        line_data = list(map(int, line.strip().split()))
        data.append(line_data)

# 统计每个商品被购买的人数
item_count = {}
for line_data in data:
    for item in line_data:
        if item in item_count:
            item_count[item] += 1
        else:
            item_count[item] = 1

# 初始化隐私预算
epsilon_values = [0.1, 1, 2, 4]

# 扰动并打印结果
for epsilon in epsilon_values:
    perturbed_item_count = {}
    for item, count in item_count.items():
        perturbed_count = count + np.random.laplace(scale=1/epsilon)
        perturbed_item_count[item] = perturbed_count
    print("Perturbed item count (epsilon={}):".format(epsilon))
    for item, count in perturbed_item_count.items():
        print("Item {}: {}".format(item, count))

# 计算精度（MSE）
true_item_count = np.array(list(item_count.values()))
for epsilon in epsilon_values:
    perturbed_item_count = np.array(list(perturbed_item_count.values()))
    mse = np.mean((true_item_count - perturbed_item_count) ** 2)
    print("MSE for epsilon {}: {}".format(epsilon, mse))

请将代码中的'path/to/txt/file.txt'替换为实际的txt文件路径。在代码中，使用numpy的np.random.laplace()函数来生成拉普拉斯噪声，模拟差分隐私中的随机响应机制。最后，计算了每个隐私预算下的MSE值作为数据精度的衡量。