使用Python的random_normal()函数生成20个随机的正态分布数值串

random_normal()函数是Python中的一个用于生成服从正态分布（高斯分布）的随机数的函数。这个函数可以通过设定均值和标准差的参数来控制生成的随机数的特征。

使用random_normal()函数前，需要先引入random模块。以下是使用random_normal()函数生成20个随机的正态分布数值串的示例代码：

import random

# 生成20个均值为0，标准差为1的正态分布随机数
random_numbers = [random.normalvariate(0, 1) for _ in range(20)]
print(random_numbers)

在这个示例中，我们使用了random.normalvariate()函数来生成正态分布随机数。该函数的 个参数是均值，第二个参数是标准差。这里我们指定均值为0，标准差为1。

运行以上代码，会输出类似以下的结果：

[-2.107415759084247, 0.5090661831475674, 0.99819584214451, -1.242447109054699, -0.5963090504440341, -0.037019194302020 3, 0.7119746884258938, 0.643677974346453, 0.014390136264502028, -1.010093785014434, -0.010329679550455211, -0.44476111124861557, -0.754831699224127, -0.6990346787305841, 1.980929091267248, -0.1172236260602568, 1.6010721394859236, -0.07995846499951867, -0.6046935728411516, -0.04331395676403471]

可以看到，我们生成了20个服从均值为0，标准差为1的正态分布的随机数。

生成大量服从正态分布的随机数可以用于很多实际应用场景，比如进行统计学模拟、计算概率分布等。在实际应用中，通常会根据具体需求调整均值和标准差的参数，以符合实际情况。

总结起来，使用Python的random_normal()函数可以方便地生成服从正态分布的随机数。通过调整均值和标准差的参数，可以生成符合具体需求的随机数序列。