在jupyter中创建2行2列的子图，每个子图为：直方图hist，bins有10个，值是随机函数中标准正态分布，每个子图产生100个这样的随机数。

在Jupyter Notebook中，你可以使用`matplotlib`库来创建2行2列的子图，并利用`numpy`生成标准正态分布的随机数，然后绘制直方图（hist）。以下是实现这个需求的步骤：

首先，你需要安装必要的库（如果你还没有安装）：

!pip install matplotlib numpy

接着，你可以按照以下代码创建所需的子图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个2x2的网格布局
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 6))

# 对于每个子图
for ax in axs.flat:
    # 生成100个标准正态分布的随机数
    random_values = np.random.normal(size=100)

    # 绘制直方图， bins设为10
    ax.hist(random_values, bins=10)

    # 标题设置为每个子图的位置，例如(行，列)
    ax.set_title(f"Subplot ({ax.get_position().row}, {ax.get_position().col})")

# 调整子图间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

这段代码将为你创建一个2行2列的子图网格，每个子图都是一个基于标准正态分布的直方图。