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

random_normal()函数是Python中random模块的一个方法，用于生成符合正态分布的随机数字集。该函数的语法如下：

random.normalvariate(mu, sigma)

其中，mu是正态分布的均值，sigma是标准差。函数返回一个符合指定正态分布的随机数字。

下面是一个例子，使用random_normal()函数生成20个符合正态分布的随机数字集：

import random

# 设置正态分布参数
mu = 0   # 均值
sigma = 1   # 标准差

# 生成并打印20个符合正态分布的随机数字
random_numbers = [random.normalvariate(mu, sigma) for _ in range(20)]
print(random_numbers)

运行以上代码后，会得到一个包含20个随机数字的列表，这些数字符合正态分布。

正态分布又称为高斯分布，是自然界中很常见的一种分布。在正态分布中，平均值位于分布的中心，并且绝大多数数据点都集中在平均值附近。标准差描述了数据点在平均值周围的分散程度。可以通过调整mu和sigma的值来改变生成随机数字的正态分布特征。

使用random模块的random_normal()函数可以方便地生成符合正态分布的随机数字。这些随机数字可以在数据分析、机器学习、模拟等领域中使用。