Python实战：如何生成正态分布数据？

在统计学中，正态分布是最常见的概率分布之一。在数据分析、机器学习及其他领域，我们经常需要生成符合正态分布的随机数。Python作为一种流行的编程语言，在实现正态分布方面也非常方便。

下面我们来看Python中如何生成正态分布数据。我们将使用NumPy和Matplotlib进行实现。

首先，需要导入numpy和matplotlib库。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接着，定义均值和标准差。

mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差

然后，通过NumPy生成符合正态分布的随机数。

s = np.random.normal(mu, sigma, 1000) # 参数分别为均值、标准差和生成样本数

最后，可以使用Matplotlib来可视化其分布情况。

count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ), linewidth=2, color='r')
plt.show()

运行以上代码，即可得到符合正态分布的随机数和其分布情况的可视化图表。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltmu, sigma = 0,

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