random.randn()的用法
    random.randn()是Python中的一个函数，它可以生成符合正态分布的随机数。这个函数是在Python的标准库中提供的，所以我们可以直接调用它。在这篇文章中，我们将会介绍random.randn()函数的用法以及它的相关概念。
    调用random.randn()函数时不需要任何参数，因为它只会生成符合标准正态分布的随机数。下面我们来看一个示例，生成5个标准正态分布随机数。
    ```
    import numpy as np
    输出结果：
    ```
    array([ 1.36034445, -0.31393521, -0.33638921,  1.19772932,  0.64469393])
    ```
    除了生成标准正态分布随机数，我们也可以通过一些变换，生成其他参数均值和标准差的正态分布随机数。例如，我们可以将生成的标准正态分布随机数乘以标准差，再加上均值来实现参数变化，生成符合其他正态分布的随机数。
    下面是一个示例，生成均值为10，标准差为3的正态分布随机数。
    mu, sigma = 10, 3 # 均值和标准差
    values = mu + sigma * np.random.randn(1000)
    print("Mean:", np.mean(values))
    print("Standard deviation:", np.std(values))
    ```
random python
    ```
    Mean: 9.95884764284359
    Standard deviation: 2.962799488943464
    ```
    我们可以看到，生成的随机数的均值和标准差分别接近10和3，这是由于我们进行了一些变换，使得生成的随机数符合我们所需的正态分布。
    3. 正态分布的概念
    正态分布是一种常见的概率分布，它可以描述实验结果中观测值的变化情况。正态分布通常用一个钟形曲线来表示。
    一个正态分布取决于两个参数，均值和标准差。均值决定分布的中心位置，标准差决定了分布的宽度。当均值为0，标准差为1时，我们称为标准正态分布。
    正态分布在实际应用中非常常见，例如统计学中的回归分析、假设检验等都会用到正态分布。因为正态分布有很好的性质，例如随着样本数量的增加，可以逐渐趋向于正态分布，这使得正态分布在实际应用中非常方便。
    4. 总结
    random.randn()函数是Python中的一个函数，用于生成符合标准正态分布的随机数。正态分布是一种常见的概率分布，在统计学和其他领域中都有广泛的应用。通过变换，我们可以根据需要生成其他均值和标准差的正态分布随机数。

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