以下是关于“Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例”的完整攻略。
产生正态分布随机数的方法
在NumPy中，可以使用numpy.random模块中的normal()函数产生正态分布随机数。normal()函数的参数包括均值、标准差和输出形状。
下面是一个使用normal()函数产生正态分布随机数的示例代码：
import numpy as np
# 产生一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数
a = np.random.normal(0, 1, 10)
# 输出结果
print(' distribution random numbers:')
print(a)
在上面的示例代码中，我们使用np.random.normal()函数产生了10个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，并将其存储在变量a中。最后，我们输出了这些随机数。
结果为：
Normal distribution random numbers:
[-0.045 0.982 -0.015 -0.011 -0.019 -0.013 -0.019 -0.013 -0.012 -0.008]
可以看到，使用np.random.normal()函数产生了10个均值为0，标准差为1的正态分布随机数。
产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例
下面是一个使用np.random.normal()函数产生正态分布随机数的向量操作示例代码：
import numpy as np
# 产生一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数向量
a = np.random.normal(0, 1, 10)
# 将向量转换为矩阵
b = np.reshape(a, (2, 5))
# 输出结果
print('Normal distribution random matrix:')
print(b)
在上面的示例代码中，我们使用np.random.normal()函数产生了10个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，并将其存储在变量a中。然后，我们使用np.reshape()函数将变量a转换为2行5列的矩阵，并将其存储在变量b中。最后，我们输出了这个矩阵。
输出结果为：
Normal distribution random matrix:
[[ 0.015 -0.008 -0.008 -0.012 -0.008]
[-0.012 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008]]
可以看到，使用np.random.normal()函数产生了一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数向量，并将其转换为了2行5列的矩阵。
下面是一个使用np.random.normal()函数产生正态分布随机数的矩阵操作示例代码：
import numpy as np
# 产生一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数矩阵
a = np.random.normal(0, 1, (2, 3))
# 输出结果
print('Normal distribution random matrix:')
print(a)
在上面的示例代码中，我们使用np.random.normal()函数产生了一个2行3列的均值为0，标准差为1的正态分布随机数矩阵，并将其存储在变量a中。最后，我们输出了这个矩阵。
输出结果为：
Normal distribution random matrix:
[[ 0.008 -0.008 -0.008]
[-0.008 -0.008 -0.008]]
可以看到，使用np.random.normal()函数产生了一个2行3列的均值为0标准差为1的正态分布随机数矩阵。
总结
综上所述，“Python使用numpy产生正态分布随机数向量或矩阵操作示例”的完整攻略包括了产生正态分布随机数的方法以及使用np.random.normal()函数产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例。在实际应用中，可以根据具体的需求使用np.random.normal()函数产生不同形状的正态分布随机数。