利用Python的random_normal()函数生成20个服从正态分布的随机数序列

random_normal()函数是Python中random模块中的一个函数，用于生成服从正态分布的随机数序列。该函数有三个参数，分别是loc（均值）、scale（标准差）和size（数据个数）。

下面通过一个例子来演示如何使用random_normal()函数生成20个服从正态分布的随机数序列。

import random

# 设置均值和标准差
mean = 0  # 均值
stddev = 1  # 标准差

# 生成20个服从正态分布的随机数
random_numbers = random.normalvariate(mean, stddev)
random_sequence = [random.normalvariate(mean, stddev) for _ in range(20)]

# 打印随机数序列
print(random_sequence)

运行上述代码可以得到一个长度为20的随机数序列，这些随机数是从一个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数生成器中随机地生成的。

以下是运行该程序的一个示例输出：

[-0.8206825061505734, 0.28761561536933923, 0.1739392469104489, -0.5535895847076841, 0.5377631887374514, -0.4295336107408341, -0.2969814029303925, -1.1300903712574393, -1.4585408574959508, 0.9538172176882463, -0.23909102939605314, 0.24915632313320522, -0.9069649849517576, 0.017835476338865397, 0.6794546244752887, -0.1950770367904217, -1.2343015305305182, 0.25411243200509567, 0.47180021991058205, -1.165901007380133]

从输出结果可以看出，得到的随机数序列中的每个数都大致符合正态分布的特性，且均值接近0，标准差接近1。

利用random_normal()函数可以生成服从其它均值、标准差的正态分布，只需要将mean、stddev参数设置为期望的值即可。

总结起来，利用Python的random_normal()函数可以轻松生成服从正态分布的随机数序列，为数据分析和模拟提供了方便。