详解Python random.normal（获取正态分布的随机数）函数的使用方法

Python random.normal函数是用于生成符合正态分布（也称为高斯分布）的随机数的函数。正态分布是一种重要的统计分布，它描述了自然界中很多现象的分布情况，如身高、体重、心理测验成绩等等。

函数语法：random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

• loc：指定均值（期望值）。
• scale：指定标准差。
• size：指定生成的随机数数量，可以是一个数，也可以是一个元组。

返回值：符合正态分布的随机数数组。

以下代码生成了一个含有100个符合均值为0，标准差为1的正态分布的随机数的数组。并使用 Matplotlib 绘制出密度图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 绘制密度图
plt.hist(data, bins=20, density=True)
plt.show()

结果：

下面的例子使用normal函数生成一个6×6的矩阵。

import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, (6,6))
print(data)

结果：

[[-0.03725491  2.10209128 -0.99836227  1.06350441 -1.36598371 -0.57028643]
 [-0.8157514  -1.01831843 -0.50694461  0.07882841 -2.19269375  2.82355999]
 [ 0.19709071  1.79025655 -0.11623287 -0.59678046 -0.2096524  -1.25976378]
 [-0.74935753  2.06729079 -0.85536198  1.18378831  0.74837431 -0.94368879]
 [ 0.03515072 -1.34311014 -0.06263084 -0.31418706  2.30058509  0.29170891]
 [-1.43644587 -0.88874484 -0.2793162  -0.8465453  -0.68690591  1.09024235]]