将上述程序添加正态分布符合季节规律

如果你想将随机数生成与正态分布相结合，同时考虑季节性变化规律，可以这样做：

1. **季节性系数**：给每个季节分配一个不同的均值和标准差，这可以通过计算历史上每个季节的平均值和标准差得到，也可以手动设置，依据你想体现的季节特性。

2. **混合分布**：假设我们有两个正态分布，一个代表每个季节的典型气候，另一个代表极端天气事件。可以定义两个独立的正态分布，一个对应正常的季节性波动，另一个代表异常天气的可能性。

3. **随机选择**：在每个时间点，根据当前季节，从这两个正态分布中选择一个进行随机采样。如果是在正常季节，就按常规的季节性均值和标准差生成；如果是异常季节，就可能生成超出常规范围的数值。

4. **生成随机数**：使用Python的`numpy.random.normal`函数，分别基于这两个分布生成随机数。

import numpy as np

# 定义季节性均值和标准差
mean_normal = [norm_mean_spring, norm_mean_summer, norm_mean_autumn, norm_mean_winter]
std_dev_normal = [std_dev_spring, std_dev_summer, std_dev_autumn, std_dev_winter]

# 异常分布的相关参数
mean_extreme = [extreme_mean_spring, extreme_mean_summer, extreme_mean_autumn, extreme_mean_winter]
std_dev_extreme = [extreme_std_spring, extreme_std_summer, extreme_std_autumn, extreme_std_winter]

def generate_random_numbers(season):
    if season == 'spring':
        return np.random.normal(mean_normal[0], std_dev_normal[0])
    # 其他季节类似...

# 根据当前季节调用此函数
current_season = get_current_season()  # 获取当前季节
random_number = generate_random_numbers(current_season)