生成器是生成对抗网络（GAN）中的关键组件，负责生成假数据。请实现一个简单的生成器，能够根据输入的随机噪声生成假数据样本。 数据从正态分布中随机生成，生成的真数据加上随机噪声，就变成了假数据。

输入描述:

- 第一行包含两个整数N和D，表示生成的样本数量和特征数量。- 接下来的N行，每行包含D个随机噪声值，用空格分隔的浮点数表示，表示生成数据要加的特征值。- 接下来N行，每行包含D个浮点数，表示真实数据。

输出描述:

- 输出生成器生成的假数据样本，每个样本以空格分隔。-返回结果保留两位小数

备注:

支持numpy,scipy,pandas,scikit-learn库