今天來聊聊`np.random.normal`這個函數(shù)，它是NumPy中的一個強(qiáng)大工具，用來生成符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)序列?。簡單來說，它模擬了自然界中常見的隨機(jī)現(xiàn)象，比如人的身高、考試成績等往往都呈現(xiàn)出這種“中間多，兩邊少”的規(guī)律。

首先，我們需要了解它的幾個參數(shù)：第一個是`loc`，代表正態(tài)分布的均值；第二個是`scale`，表示標(biāo)準(zhǔn)差，決定了數(shù)據(jù)的離散程度；最后是`size`，定義輸出數(shù)組的形狀??。舉個例子，如果我們設(shè)置`loc=50, scale=5, size=(3, 3)`，就能得到一個3×3的矩陣，其中每個元素都符合均值為50、標(biāo)準(zhǔn)差為5的正態(tài)分布。

為什么用它呢？因?yàn)檎龖B(tài)分布在統(tǒng)計學(xué)里非常重要，很多算法（如機(jī)器學(xué)習(xí)）都需要這樣的輸入數(shù)據(jù)??。想象一下，當(dāng)你訓(xùn)練模型時，如果數(shù)據(jù)不符合實(shí)際分布，結(jié)果可能就會偏差很大哦！所以掌握這個函數(shù)，不僅是為了代碼更高效，更是為了數(shù)據(jù)分析和建模更加精準(zhǔn)??。

Python NumPy 數(shù)據(jù)分析 正態(tài)分布