np.random.normal()正态分布 🌟

在数据分析和机器学习领域，正态分布是一种极为常见的概率分布方式，它以钟形曲线的形式呈现，对称且优美。而在Python中，`np.random.normal()` 是 NumPy 提供的一个强大函数，专门用于生成符合正态分布的随机数序列。💡

当我们调用 `np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)` 时，可以通过参数自定义均值（loc）、标准差（scale）以及生成数据的数量（size）。例如，`np.random.normal(5, 2, 1000)` 将生成一个均值为 5，标准差为 2 的 1000 个数据点集合。📊

正态分布在实际应用中无处不在，从金融市场的波动预测到自然界的测量误差分析，再到深度学习中的权重初始化，都离不开它的身影。如果你正在学习或实践相关技术，不妨尝试使用这个函数来模拟真实场景的数据！🚀

最后提醒大家，在生成数据时，合理设置参数至关重要，这直接影响结果的准确性与实用性。✨