使用Python可以使用numpy庫來給數據加上高斯噪聲。下面是一個示例代碼：
import numpy as np
def add_gaussian_noise(data, mean=0, std=1):
noise = np.random.normal(mean, std, data.shape)
noisy_data = data + noise
return noisy_data
# 示例數據
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 添加高斯噪聲
noisy_data = add_gaussian_noise(data, mean=0, std=0.1)
# 打印結果
print("原始數據:", data)
print("加入高斯噪聲后的數據:", noisy_data)
在上述代碼中，add_gaussian_noise函數接受三個參數：data表示輸入的數據，mean表示高斯分布的均值，默認為0，std表示高斯分布的標準差，默認為1。函數內部使用numpy.random.normal函數生成與輸入數據形狀相同、均值為mean、標準差為std的隨機噪聲，并將噪聲與輸入數據相加得到加入噪聲后的數據。
