创建一个包含101个服从正太分布的随机数的数组arr2

好的，下面是 Python 中创建一个包含101个服从正态分布的随机数的数组 arr2 的代码：

import numpy as np

# 创建一个包含101个服从正态分布的随机数的数组 arr2
arr2 = np.random.normal(size=101)

print(arr2)

在上述代码中，我们使用 numpy 库中的 random.normal() 函数来创建一个包含101个服从正态分布的随机数的数组 arr2。其中，参数 size=101 表示要生成 101 个随机数。

最后，我们使用 print() 函数将数组 arr2 打印出来，以便查看结果。

希望这个代码可以帮助你创建一个包含101个服从正态分布的随机数的数组 arr2！

相关问题

使用notebook 创建一个包含101个服从正太分布的随机数组arr2

好的，以下是在 Jupyter Notebook 中创建一个包含101个服从正态分布的随机数组arr2的代码：

import numpy as np

np.random.seed(0) # 设置随机数种子，保证每次运行结果相同
arr2 = np.random.normal(size=101)
print(arr2)

在这里，我们使用了 NumPy 库中的 random.normal() 函数，它可以生成服从正态分布的随机数。具体地，np.random.normal(size=101) 表示生成101个服从标准正态分布的随机数。同时，我们使用了 np.random.seed() 函数来设置随机数种子，这样每次运行结果都会相同，方便调试和验证。

最终，我们使用 print() 函数打印数组 arr2。

希望这可以帮助你创建一个包含101个服从正态分布的随机数组arr2！

创建一个包含50个服从正态分布的随机数的数组arr2

好的，我可以使用Python中的numpy库来创建一个包含50个服从正态分布的随机数的数组arr2。代码如下：

import numpy as np

# 创建一个包含50个服从正态分布的随机数的数组arr2
arr2 = np.random.normal(size=50)
print(arr2)

以上代码中，使用`np.random.normal()`函数来生成50个服从正态分布的随机数，并将其存储在名为`arr2`的numpy数组中。最后使用`print()`函数来输出`arr2`数组的值。

输出结果可能类似于以下内容：

[ 0.50861225 -1.02906265  0.59980688 -0.08467644 -1.61102283 -0.8028545
  0.44294774 -0.08357857 -1.06972871 -0.10752383  0.64403358 -1.58561446
 -1.07720698 -0.99645496 -0.60366255 -0.10733934  0.65802586 -0.65520106
 -0.58303126 -0.43250895  0.5796889   0.02145297 -0.4998829  -0.817691
 -0.16825797 -0.14282403 -0.36561989  0.13806347  1.71980212  0.07857233
 -0.40064902  0.43734668 -0.42880476 -0.1508778   1.01554045 -0.58235846
 -0.99958645  1.38923987 -0.44359019 -1.01006446 -1.0435409  -0.16045704
 -0.93099412 -0.73698149 -1.80972659 -0.15442317 -0.73885823  1.03449324
 -0.37575031 -1.08685824]

以上就是一个包含50个服从正态分布的随机数的数组arr2。