python 在给定正态分布中采样

Python提供了许多用于生成正态分布随机数样本的函数，最常用的是numpy模块中的random模块。

在numpy.random模块中，我们可以使用randn函数来生成服从标准正态分布（即均值为0，标准差为1）的随机数。这个函数的用法很简单，只需传入一个整数N，即可生成N个随机数。例如，我们可以使用以下代码生成10个服从标准正态分布的随机数样本：

import numpy as np

samples = np.random.randn(10)
print(samples)

我们还可以使用numpy.random模块中的normal函数来生成服从任意均值和标准差的正态分布随机数样本。这个函数需要传入两个参数，即均值mean和标准差std，然后可以再传入一个整数N，表示生成N个随机数。例如，我们可以使用以下代码生成服从均值为1，标准差为2的正态分布随机数样本：

import numpy as np

mean = 1
std = 2
samples = np.random.normal(mean, std, 10)
print(samples)

除了使用numpy模块，我们还可以使用其他的Python库来生成正态分布随机数样本，如scipy库的stats模块、random模块等。

总结起来，Python提供了多个库和函数来生成服从正态分布的随机数样本，其中最常用的是numpy模块中的randn函数和normal函数。我们可以根据需要传入均值和标准差来生成对应参数下的正态分布随机数样本。