x1 = np.random.normal( 1, 1, (5, 4) )

这段代码使用 `np.random.normal` 函数创建一个形状为 `(5, 4)` 的二维数组 `x1`，数组中的元素是从正态分布中随机生成的。

具体使用方法如下：

import numpy as np

x1 = np.random.normal(1, 1, (5, 4))
print(x1)

以上代码将会生成一个形状为 `(5, 4)` 的二维数组 `x1`，数组中的元素是从均值为 1，标准差为 1 的正态分布中随机生成的。`np.random.normal` 函数的参数依次为均值、标准差和数组的形状。

输出结果可能如下所示（每次运行结果都会不同）：

[[ 0.71599205  0.90592874  1.7529739   0.67922406]
 [ 0.30913106 -0.05603446  1.52120295  0.6657278 ]
 [ 1.77509185  2.05159101  0.41896642 -0.07129496]
 [ 2.06680626  0.21735284  0.98419591  0.85036152]
 [ 2.04762311  2.46819862 -0.03233379 -0.59227519]]

这里的每个元素都是从正态分布中随机生成的数值。

相关问题

x1 =np.random.normal(22)

这段代码使用了 NumPy 库中的 random 模块的 normal 函数，生成一个服从正态分布的随机数，均值为 22，标准差默认为 1。但是代码中没有导入 NumPy 库，需要先导入才能运行。可以加上以下代码：

import numpy as np
x1 = np.random.normal(22)

x1 = np.random.normal(1.75, 1, 100000000)什么意思

这行代码创建了一个包含100000000个元素的一维NumPy数组 `x1`，数组中的每个元素都是从均值为1.75，标准差为1的正态分布中随机生成的一个实数。

具体来说，`np.random.normal`函数用于从指定的正态分布中随机生成指定数量的样本。该函数的第一个参数是正态分布的均值，第二个参数是正态分布的标准差，第三个参数是要生成的样本数量。

因此，`x1 = np.random.normal(1.75, 1, 100000000)`的含义是，创建一个均值为1.75，标准差为1的正态分布，从中随机生成100000000个样本，将这些样本存储在一维NumPy数组 `x1` 中。