已经生成了非常有规律的np数组data，但是为了增加真实性，希望在此基础上增加均值0，方差1的高斯分布噪声，应该怎么做？data=np.linspace(10,20,20)
举一反三
- 已有三维np数组data，我希望把它所有小于0的数据改为0，而其它数据不变，要怎么做？data=np.randint(-100,100,size=(3,4,5))
- 下列常用分布与其均值、方差对应正确的有()。 A: 二项分布b(n，p)，均值为np，方差为np(1-p) B: 泊松分布P(λ)，均值为λ，方差为λ C: 超几何分布h(n，N，M)，均值为(nM/N)，方差为n(N-n)/(N-1).(M/N) D: 正态分布N(μ，σ2)，均值μ，方差为σ E: 指数分布Exp(λ)，均值为(1/λ)，方差为(1/λ2)
- 以下代码创建ndarray数组，请补全代码。import numpy as np data = [5,7,9,20] arr = np.____(data) arr输出结果为：array([5,7,9,20])
- 均值为0的平稳高斯窄带噪声，其包络的一维分布为（） A: 高斯分布 B: 均匀分布 C: 瑞利分布 D: 莱斯分布
- 窄带高斯噪声均值为0，方差已知，则其同向、正交分量的均值等于______ 方差等于______ ，同向分量、正交分量______。 A: 不为0；窄带高斯噪声本身的方差 ；相关 B: 0；窄带高斯噪声本身的方差的一半 ；相关但不统计独立 C: 0；窄带高斯噪声本身的方差 ；不相关且统计独立 D: 不为0；窄带高斯噪声本身的方差的一半 ；相关