试着写一个生成M个长度为N的正态分布样本的函数

生成M个长度为N的正态分布样本的函数是一个用于生成符合正态分布的随机数的函数。正态分布又称为高斯分布，是概率统计中最重要的分布之一。

函数示例（Python）：

import numpy as np

def generate_normal_samples(M, N, mean, std):
    samples = np.random.normal(mean, std, (M, N))
    return samples

函数说明：

• 参数M表示要生成的样本数量。
• 参数N表示每个样本的长度。
• 参数mean表示正态分布的均值。
• 参数std表示正态分布的标准差。

该函数使用NumPy库中的random.normal函数生成符合正态分布的随机数。返回的结果是一个形状为(M, N)的NumPy数组，其中每一行代表一个样本。

正态分布的特点：

• 正态分布是对称的，呈钟形曲线。
• 均值决定了曲线的中心位置，标准差决定了曲线的宽窄程度。
• 大部分数据集中在均值附近，随着距离均值的增加，数据出现的概率逐渐减小。

正态分布的应用场景：

• 统计学中的假设检验和置信区间估计。
• 金融领域中的风险评估和投资组合优化。
• 自然科学中的测量误差分析和实验数据处理。
• 机器学习中的特征工程和模型训练。

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