📚 Numpy 函数解释: numpy.random.normal() 🌟
发布时间：2025-03-30 22:25:38来源：
导读 在数据分析和机器学习中，`numpy.random.normal()` 是一个非常实用的函数，用于生成符合正态分布（Normal Distribution）的随机数序列。...
在数据分析和机器学习中，`numpy.random.normal()` 是一个非常实用的函数，用于生成符合正态分布（Normal Distribution）的随机数序列。简单来说，它能模拟自然界中常见的数据分布模式，比如人的身高或考试成绩等。💡
什么是正态分布？
正态分布是一种钟形曲线，数据集中在平均值附近，越远离平均值，出现的概率越小。它的核心参数有两个：均值 (`loc`) 和标准差 (`scale`)。通过设置这两个参数，你可以定义你想要的分布形状。🌈
如何使用？
函数的基本格式为 `numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)`。例如，生成 10 个均值为 5、标准差为 2 的随机数，只需输入代码：
```python
import numpy as np
random_numbers = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=10)
print(random_numbers)
```
🎉 输出的结果会是一组接近均值 5 的随机数！
无论是模拟实验还是测试算法性能，`numpy.random.normal()` 都是你的得力助手。快试试吧！✨
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