使用NumPy完成矩阵的基本运算。 （1）使用randn函数构建两个正态分布的矩阵对象。 （2）实现上述两个矩阵的加法、减法、乘法、数乘运算。

在Python中，可以使用NumPy库来进行高效的数值计算，包括矩阵操作。以下是使用`numpy`完成矩阵基本运算的步骤：

(1) 首先，你需要导入NumPy库，并使用`np.random.randn`函数创建两个正态分布（平均值为0，标准差为1）的矩阵。例如，假设你想创建两个3x3的矩阵：

import numpy as np

matrix1 = np.random.randn(3, 3)
matrix2 = np.random.randn(3, 3)

(2) 对于矩阵的加法、减法、乘法以及数乘（即点积），你可以分别使用`+`、`-`、`*`和`@`操作符：

- 加法：

addition = matrix1 + matrix2

- 减法：

subtraction = matrix1 - matrix2

- 乘法（如果两个矩阵相乘，它们必须有相同的维度，这里指的是元素对齐的内积）：

elementwise_multiply = matrix1 * matrix2

- 数乘（对应于逐元素的幂运算）：

scalar_multiply = 2 * matrix1  # 如果想要将整个矩阵乘以一个标量，使用这种形式
dot_product = np.dot(matrix1, matrix2)  # 对于矩阵乘法，使用np.dot()函数

以上就是使用NumPy进行矩阵基本运算的示例。