利用np.random.normal生成三位随机数组

可以使用NumPy中的np.random.normal函数生成三位随机数组。该函数的语法如下：

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

其中，loc表示生成随机数的均值，scale表示生成随机数的标准差，size表示生成随机数的数量。如果不指定size，则默认生成一个随机数。

下面是生成三位随机数组的代码示例：

import numpy as np

# 生成三位随机数组
arr = np.random.normal(size=3)

# 输出数组
print(arr)

输出结果类似于：

[-0.22465882  0.93757861 -0.41816865]

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利用np.random.normal生成三维随机数组

可以使用NumPy中的`np.random.normal`函数来生成三维随机数组。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成一个3x3x3的随机数组
arr = np.random.normal(size=(3, 3, 3))

print(arr)

输出：

[[[ 0.96726412  1.53563196 -1.46347887]
  [ 0.07888811  0.02872011  1.53350108]
  [-0.08746473 -1.57630316 -0.07175171]]

 [[-0.39223619 -0.08939368  0.3274325 ]
  [-0.38431133 -1.26880285  0.06247411]
  [ 0.66809644 -1.0980292   0.20292667]]

 [[ 0.22371274 -0.21247293 -0.6910466 ]
  [ 0.37281373 -1.01263511 -0.11761937]
  [ 1.02415302 -0.45389356 -0.07404789]]]

在上面的代码中，我们使用`np.random.normal`函数生成了一个3x3x3的随机数组，并将其赋值给变量`arr`。`size`参数指定了生成数组的形状，这里是一个长度为3的元组，表示生成一个3维数组。函数的其他参数可以用来控制生成随机数的均值、标准差等属性。

np.random.normal 可以生成整数吗？

`np.random.normal` 生成的是正态分布的随机数，通常是浮点数。如果需要生成整数，可以使用 `np.random.randint`。例如，生成在 0 到 10 之间的随机整数可以使用以下代码：

import numpy as np

rand_int = np.random.randint(low=0, high=10)
print(rand_int)

其中 `low` 参数指定随机数的下界，`high` 参数指定随机数的上界，生成的随机整数在 `[low, high)` 范围内。如果需要生成多个随机整数，可以指定 `size` 参数，例如：

rand_ints = np.random.randint(low=0, high=10, size=5)
print(rand_ints)

以上代码将生成一个包含 5 个随机整数的 numpy 数组。