生成具有正态分布噪声和均值函数的数据答案

【问题标题】：Generate data with normally distributed noise and mean function生成具有正态分布噪声和均值函数的数据
【发布时间】：2016-09-16 19:09:46
【问题描述】：

我创建了一个 n 值从 0 到 2pi 的 numpy 数组。现在，我想生成 n 个偏离正态分布的 sin(x) 测试数据点。

所以我想我需要做这样的事情：t = sin(x) + noise。噪音一定是这样的：noise = np.random.randn(mean, std).

但是，当我的平均值为 sin(x)（而不是常数）时，我不知道如何计算噪声。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

numpy.random.randn 的参数不是均值和标准差。为此，您需要numpy.random.normal。它的签名是

normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

要为您的 sin 函数添加噪声，只需在调用 normal() 时使用平均值 0。均值对应于loc 参数（即“位置”），默认为0。因此，鉴于x 类似于np.linspace(0, 2*np.pi, n)，您可以这样做：

t = np.sin(x) + np.random.normal(scale=std, size=n)

您可以使用numpy.random.randn，但您必须按std 对其进行缩放，因为randn 从标准正态分布返回样本，均值为0，标准差为1。要使用randn，你会写：

t = np.sin(x) + std * np.random.randn(n)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果给y坐标加上噪声，部分测试数据点的值可能超出正弦函数的正常范围，即不是从-1到1，而是从-(1+noise ) 到 +(1+噪声)。我建议将噪声添加到x 坐标：

t = np.sin(x + np.random.uniform(-noise, noise, x.shape))

noise 必须是适合您问题的值。

【讨论】：