利用Python的random_normal()函数生成20个满足正态分布的随机数集合

Python的random模块是用于生成随机数的模块。其中的random_normal()函数可以用来生成满足正态分布的随机数集合。

下面是一个使用random_normal()函数生成20个满足正态分布的随机数的例子：

import random

mean = 0  # 正态分布的均值
stddev = 1  # 正态分布的标准差
size = 20  # 生成随机数的个数

# 使用random_normal()函数生成满足正态分布的随机数集合
random_numbers = random.normalvariate(mean, stddev) for _ in range(size)

print(random_numbers)

在上述例子中，首先导入了random模块。接着设置了正态分布的均值mean为0，标准差stddev为1，生成随机数的个数size为20。

然后使用random_normal()函数生成满足正态分布的随机数集合。函数的参数包括均值和标准差，这里分别使用了mean和stddev变量。使用for循环生成了size个随机数，并存储在random_numbers变量中。

最后通过print语句输出生成的随机数集合。

需要注意的是，random_normal()函数生成的是满足正态分布的随机数，具有一定的随机性。每次运行程序生成的随机数集合会有所不同。

通过生成满足正态分布的随机数集合，我们可以进行各种统计分析、建模以及模拟实验等应用。这些应用包括但不限于：假设检验、置信区间估计、回归分析、蒙特卡洛模拟等等。

总之，random模块中的random_normal()函数可以帮助我们生成满足正态分布的随机数集合，为我们进行各种数据分析和模拟提供了便利。