今天来聊聊`np.random.normal`这个函数，它是NumPy中的一个强大工具，用来生成符合正态分布的数据序列✨。简单来说，它模拟了自然界中常见的随机现象，比如人的身高、考试成绩等往往都呈现出这种“中间多，两边少”的规律。

首先，我们需要了解它的几个参数：第一个是`loc`，代表正态分布的均值；第二个是`scale`，表示标准差，决定了数据的离散程度；最后是`size`，定义输出数组的形状🔍。举个例子，如果我们设置`loc=50, scale=5, size=(3, 3)`，就能得到一个3×3的矩阵，其中每个元素都符合均值为50、标准差为5的正态分布。

为什么用它呢？因为正态分布在统计学里非常重要，很多算法（如机器学习）都需要这样的输入数据💪。想象一下，当你训练模型时，如果数据不符合实际分布，结果可能就会偏差很大哦！所以掌握这个函数，不仅是为了代码更高效，更是为了数据分析和建模更加精准🌍。

Python NumPy 数据分析 正态分布