python利用蒙特卡洛算法实现符合正态分布的随机数据模拟

好的，这个问题可以回答。Python可以使用numpy库中的random模块中的normal函数来生成符合正态分布的随机数据。使用蒙特卡洛算法可以通过不断生成大量随机数来逼近所需的概率分布。您可以参考以下代码：

import numpy as np

def monte_carlo_normal_distribution(mu, sigma, n):
    x = np.random.normal(mu, sigma, n)
    return x.mean()

# Example usage:
result = monte_carlo_normal_distribution(0, 1, 10000)
print(result)

这段代码使用蒙特卡洛算法逼近了均值为0、标准差为1的正态分布，生成了10000个随机数，并返回它们的平均值。