介绍Numpy的正态分布功能

Numpy是Python的一个非常强大的数学库，它提供了丰富的数学函数和工具，其中就包括正态分布。

正态分布（Normal Distribution），也被称为高斯分布（Gaussian Distribution），是一种连续概率分布。在统计学中非常常见，可以用来描述大量随机变量所形成的分布，也被称为“自然分布”。

代码示例

以下是如何使用Numpy生成正态分布的例子：

import numpy as np

# 生成含有10个元素，均值为0，标准差为1的正态分布数组
a = np.random.normal(0, 1, 10)

print(a)

输出：

[ 1.41074504  0.1140755  -0.58211496 -0.2763251   0.17784212 -1.04181902
 -0.33685595  0.26161919  0.34858545 -1.01022581]

上述代码生成一个含有10个元素的正态分布数组a，均值为0，标准差为1。np.random.normal函数接受三个参数，分别是均值、标准差和数组长度。

其他操作

除了生成正态分布的数组，Numpy还提供了很多其他的正态分布操作，如计算正态分布的概率密度函数和累积分布函数。这些操作可以在Numpy文档中找到更详细的说明。

总结

通过Numpy，我们可以方便地生成正态分布的随机数，并进行各种正态分布相关的计算。Numpy提供的正态分布功能对于许多数学和统计学应用来说都是非常有用的。