正态分布随机矩阵并抑制输出

正态分布随机矩阵是一种特殊的数学生成过程，用于创建每个元素服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的矩阵。在统计学和线性代数中，这常用于模拟、数据处理或作为其他算法的输入。

如果你想在Python中使用NumPy库来生成这样的随机矩阵，并且不想直接输出结果，你可以这样做：

import numpy as np

# 设置矩阵的大小
matrix_size = (10, 10) # 例如，10行10列

# 使用numpy的random.normal函数生成正态分布随机矩阵
normal_matrix = np.random.normal(size=matrix_size)

# 如果你只想保存到文件而不显示，可以将矩阵写入CSV或.npy文件
np.savetxt('normal_matrix.csv', normal_matrix, delimiter=',') # 保存为csv
np.save('normal_matrix.npy', normal_matrix) # 保存为npy文件

如果你确实想避免直接输出，上述代码已经包含了控制输出的部分。只需运行这段代码，你需要的时候再从文件中加载矩阵即可。