为什么numpy.random.normal在每一次for循环中值一样

`numpy.random.normal`函数是用来产生服从正态分布的随机数的，它的参数包括平均值、标准差和样本数。如果你在每次循环中只传入相同的参数，那么它产生的随机数就会是一样的。解决这个问题的方法是在每次循环中使用不同的参数，例如可以使用时间戳来生成不同的种子，然后传入`numpy.random.seed`函数中，使得每次循环中生成的随机数序列都不同。示例代码如下：

import numpy as np
import time

for i in range(10):
    np.random.seed(int(time.time()))
    x = np.random.normal(0, 1, 10)
    print(x)

在上面的示例代码中，我们使用了当前时间的时间戳作为随机数种子，保证了每次循环中生成的随机数都是不同的。