np.random.normal是如何工作的？

np.random.normal是NumPy库中的一个函数，用于生成服从正态分布（也称为高斯分布）的随机数。

该函数的语法如下： np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

参数说明：

• loc：正态分布的均值（默认为0.0）
• scale：正态分布的标准差（默认为1.0）
• size：输出的随机数的形状（默认为None，表示输出一个随机数）

np.random.normal函数的工作原理如下：

1. 首先，根据指定的均值（loc）和标准差（scale），生成一个符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。
2. 然后，根据生成的随机数和指定的均值和标准差，进行线性变换，得到符合指定均值和标准差的随机数。
3. 最后，根据指定的形状（size），生成相应数量的随机数，并返回一个NumPy数组。

np.random.normal函数的应用场景：

• 统计学：用于生成服从正态分布的随机样本，用于模拟实验数据或进行统计推断。
• 金融学：用于模拟股票价格、利率等随机变量的波动。
• 机器学习：用于生成服从正态分布的随机权重或偏置，用于初始化模型参数。
• 自然科学：用于模拟实验数据，如粒子运动、噪声信号等。

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