用Python的random_normal()函数生成20个符合正态分布的随机数字串

在Python中，random模块中提供了random_normal()函数来生成符合正态分布（高斯分布）的随机数。这个函数的完整名称是random.normalvariate(mu, sigma)，其中mu是正态分布的均值，sigma是正态分布的标准差。

为了生成20个符合正态分布的随机数字串，我们可以使用random_normal()函数的调用。下面是一个示例代码：

import random

# 定义正态分布的均值和标准差

mu = 0

sigma = 1

# 生成20个符合正态分布的随机数字串

random_numbers = [random.normalvariate(mu, sigma) for _ in range(20)]

# 打印生成的随机数字串

print(random_numbers)

这段代码中，我们首先导入了random模块，然后定义了正态分布的均值mu和标准差sigma。接着使用列表推导式生成了20个符合正态分布的随机数字串，存储在变量random_numbers中。最后，我们将random_numbers打印输出。

运行以上代码，可能得到如下输出：

[-0.3018983907885779, -1.08928828332996, 0.060773585153122026, -0.28379402368201425, 0.4139660167305221, 0.670247876315372, -0.9944824751262304, 1.1446491710207874, -0.015828295376795118, -0.6393450471160311, -0.7083210001023133, -0.31790535153472925, 0.3382640156008215, -0.06638210720332571, -0.13367649706903943, -0.6600225949245582, -1.8784673896808458, -1.30030996290153, -0.9286941218022593, 1.3170313342644522]

可以看到，这是一个包含20个符合正态分布的随机数字的列表。

需要注意的是，random_normal()函数生成的是浮点数，可能带有很多小数位。如果需要控制小数位数，可以使用round()函数进行四舍五入。

除了random_normal()函数，random模块还提供了其他一些生成随机数的函数，例如random.uniform()生成在指定范围内的均匀分布随机数，random.gauss()生成符合正态分布的随机数（mu和sigma作为独立的参数传入），以及random.randint()生成指定范围内的整数随机数等等。

总结起来，使用Python的random_normal()函数可以方便地生成符合正态分布的随机数字串。通过指定正态分布的均值和标准差，我们可以得到所需数量的随机数，并可以通过其他函数对其进行四舍五入等操作，满足特定需求。