“`portumpyp
pdomormaleandard）和生成的随机数数量（size）。
例如，以下代码将生成一个均值为0、标准差为1的正态分布随机数
“`pdomormal(0, 1, 1000)
大家可以使用Matplotlib库来将这些数据可视化。以下代码将生成一个直方图，显示正态分布随机数的分布情况
“`portatplotlib.pyplot as plt
s=50)
plt.show()
运行上述代码后，将显示一个直方图，其中横轴表示随机数的值，纵轴表示该值出现的频率。可以看出，随机数的分布情况符合正态分布的特征。
除了生成随机数外，大家还可以使用SciPy库来计算正态分布的一些统计量。例如，以下代码将计算均值、标准差和方差
“`port stats
eanpean(data)p.std(data)p.var(data)
tean)t(“标准差”, std)t(“方差”, var)
运行上述代码后，将输出正态分布随机数的均值、标准差和方差。
Pypdomormal()`函数即可。大家还可以使用Matplotlib库将数据可视化，使用SciPy库计算统计量。这些工具可以帮助大家更好地理解正态分布的特征，以及在实际应用中进行模拟。