关于get_eval_noise_continuous_dim1()函数的连续维度1的评估噪声的随机生成

get_eval_noise_continuous_dim1() 是一个用于生成连续维度1的评估噪声的随机生成函数。它可以生成一维的随机噪声数据，可以用于评估模型性能或进行其他统计分析。

下面是一个使用例子，展示如何使用 get_eval_noise_continuous_dim1() 函数生成一些随机噪声数据，并对其进行可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def get_eval_noise_continuous_dim1(num_samples, mean=0, std=1):
    """
    生成连续一维评估噪声的随机生成函数。
    
    参数:
    num_samples -- 生成样本的数量
    mean -- 平均值，默认为0
    std -- 标准差，默认为1
    
    返回:
    np.ndarray -- 生成的随机噪声数据
    """
    noise = np.random.normal(mean, std, num_samples)
    return noise

# 生成1000个样本的随机噪声数据
num_samples = 1000
noise = get_eval_noise_continuous_dim1(num_samples)

# 创建横坐标
x = np.arange(num_samples)

# 绘制随机噪声数据的折线图
plt.plot(x, noise)
plt.title('Random Noise Data')
plt.xlabel('Sample')
plt.ylabel('Value')
plt.grid(True)
plt.show()

在上面的代码中，我们首先导入了必要的库，然后定义了一个 get_eval_noise_continuous_dim1() 函数来生成随机噪声数据。该函数使用了 numpy 库的 random.normal() 函数来生成符合正态分布的随机噪声数据。

接下来，在使用例子中，我们指定了生成的随机噪声数据的样本数量为1000个。然后，我们使用 np.arange() 函数生成了横坐标，用于在折线图上显示样本的编号。

最后，我们使用 matplotlib 库的 plot() 函数将生成的随机噪声数据绘制成折线图。我们还添加了标题、横纵坐标标签和网格线来增加可读性。最后，使用 plt.show() 函数显示图形。

你可以运行以上代码，生成一个具有1000个随机噪声样本的折线图。每个样本的值是根据正态分布生成的随机数，可以用于模型评估或其他统计分析。