代码 np.random.normal()

`np.random.normal()` 是NumPy库中的一个函数，用于生成符合正态分布（高斯分布）的随机数。它的语法如下：

np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

- `loc`：表示正态分布的均值（期望值），默认为0。
- `scale`：表示正态分布的标准差，也可以理解为方差的平方根，默认为1。
- `size`：表示要生成的随机数的个数，可以是整数、元组或整数列表。

这个函数会返回一个数组，包含从指定的正态分布中随机抽取的数值。

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解释代码np.random.normal(loc=170,scale=5,size=(2,5))

这段代码使用 NumPy 库中的 random 模块生成一个 2 行 5 列的数组，数组的每个元素都是从正态分布中随机生成的数值。其中 loc 参数指定均值为 170，scale 参数指定标准差为 5。生成的数值在 165 至 175 之间波动的概率较高，而离这一区间较远的数值出现的概率逐渐减小。

np.concatenate([np.random.normal(1, 2, 1000), np.random.normal(5, 3, 1000), np.random.normal(10, 7, 1000)])

这是一个将三个不同的正态分布数组连接起来的 NumPy 函数，其中第一个数组的均值为 1，标准差为 2，第二个数组的均值为 5，标准差为 3，第三个数组的均值为 10，标准差为 7。最终的数组长度为 3000。