已知两个0~1之间的随机数为0.5，0.6，则生成的服从正态分布的随机数为，请给我代码

为了生成服从标准正态分布的随机数，可以使用Python的`numpy`库中的`normal()`函数，然后根据给定的概率（0.5和0.6）调整均值和标准差。由于题目提到的两个随机数（0.5和0.6）并没有直接对应于标准正态分布的参数，我们可以假设它们可能是均值的一部分或者作为某种变换的输入。让我们假设这两个数字分别代表正态分布的均值μ的组成部分，例如μ = 0.5 + 0.6 * x（x为另一个变量）。然而，通常我们期望μ接近0，σ接近1以得到标准正态分布。如果没有更具体的上下文信息，我们将假设μ=0.5，σ=1。

以下是生成一个服从标准正态分布的随机数（mean=0.5，std_dev=1）的简单代码示例：

import numpy as np

# 假设μ=0.5
mean = 0.5

# 我们通常选择σ=1，但如果你有其他数值，可以替换这里
std_dev = 1

# 使用numpy生成随机数
random_number = np.random.normal(mean, std_dev)

print(f"生成的服从正态分布的随机数为: {random_number}")

如果你想根据给定的两个小数调整分布的参数，你需要提供更多的上下文信息。否则，标准正态分布是最常用的，即均值μ=0和标准差σ=1。