np.random.normal()

### 回答1：
np.random.normal()是一个NumPy函数，用于生成符合正态分布（高斯分布）的随机数。它的语法如下：

np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

其中，loc是均值（默认为0），scale是标准差（默认为1），size是输出的随机数的形状（默认为None，返回单个随机数）。例如，要生成一个均值为10，标准差为2，形状为(2, 3)的随机数数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=(2, 3))
print(arr)

输出：

[[ 7.75930959 10.07328859 11.93693912]
 [ 9.38147815  8.42707689  9.42124823]]

### 回答2：
np.random.normal()是numpy中的一个函数，用于生成服从正态分布的随机数。

在函数的参数中，可以设置生成随机数的均值（mean），标准差（standard deviation）以及生成随机数的个数（size）。

调用np.random.normal()函数时，会返回一个数组，数组中的元素是服从正态分布的随机数。

举个例子，如果我们调用np.random.normal(0, 1, size=10)，表示生成10个均值为0，标准差为1的随机数。

这个函数的实现原理是使用了Box-Muller变换，将均匀分布的随机数转换为正态分布的随机数。它是一种常用的生成正态分布随机数的方法。

调用np.random.normal()时可以不传入参数，此时会使用默认值，均值为0，标准差为1。

在实际应用中，np.random.normal()函数可以用于模拟实验、生成随机样本数据以及进行概率统计分析等等。由于正态分布在许多领域中具有重要的应用，这个函数在科学计算和数据分析中经常被使用到。

总之，np.random.normal()是一个在numpy中用于生成服从正态分布的随机数的函数，可以根据设定的参数生成符合要求的随机数数组。