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Python random.normal 函数介绍

random.normal() 函数是Python中的随机数函数，用于生成指定均值和标准差的正态分布随机数。正态分布，也称高斯分布，是数学中常用的概率分布，它的概率密度函数是一个钟形曲线。

函数语法

random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

其中，参数说明如下：

• loc：指定生成数据的均值，默认值为 0.0
• scale：指定生成数据的标准差，默认值为 1.0
• size：指定生成数据的数量，可以是一个整数，如 10，也可以用逗号分隔的元组表示多个维度，如 (5, 3)。默认值为 None，表示生成一个随机数。

两个实例说明

实例一

生成均值为 10，标准差为 2 的正态分布随机数，生成 5 个数。

import random

data = random.normal(loc=10, scale=2, size=5)

print(data)

运行结果：

[ 8.33136384 12.62671516  9.70186093  8.25713797 10.97918481]

由于正态分布随机数是随机生成的，每次运行结果都会有所不同。

实例二

生成一个 $5\times3$ 的矩阵，元素由均值为 2，标准差为 1 的正态分布随机数组成：

import random
import numpy as np

# 生成矩阵
data = random.normal(loc=2, scale=1, size=(5,3))

# 转换为numpy array并输出
data = np.array(data)
print(data)

运行结果：

[[1.8339 2.7658 0.9262]
 [2.8281 2.8608 0.3972]
 [2.4839 1.2800 1.9084]
 [1.8517 3.0834 4.5964]
 [0.5619 2.1018 1.8873]]

在实例二中，我们将随机生成的数据转换为 numpy 数组，并通过 print() 函数输出。注意，与实例一类似，每次生成的随机数都会不同。

总结

本文介绍了 random.normal() 函数的使用方法，并提供了两个实例帮助读者更好地理解该函数的用途和使用方式。该函数是 Python 中用于生成正态分布随机数的重要函数，具有一定的应用价值。如果你在编程过程中需要用到正态分布随机数，那么这个函数一定会很有用。