高斯雜訊既是符合高斯正態分佈的誤差。一些情況下我們需要向標準資料中加入合適的高斯雜訊會讓資料變得有一定誤差而具有實驗價值。高斯雜訊還有一些其他用途但是我不太了解，這裡我是為了實現多項式擬合正弦曲線，生成資料時，採用了新增高斯雜訊的方法。
# 在0-2*pi的區間上生成100個點作為輸入資料
x = np.linspace(0,2*np.pi,100,endpoint=true)
y = np.sin(x)
# 對輸入資料加入gauss雜訊
# 定義gauss雜訊的均值和方差
mu = 0
sigma = 0.12
for i in range(x.size):
x[i] += random.gauss(mu,sigma)
y[i] += random.gauss(mu,sigma)
# 畫出這些點
pt.plot(x,y,linestyle='',marker='.')
pt.show()
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