利用Python中的random_normal()函数生成20条正态分布数据样本集合字符串

random_normal()函数是Python中random模块中的一个函数，用于生成一个服从正态分布（也叫高斯分布）的随机数。

正态分布是统计学中最重要的一种概率分布，其概率密度函数具有一个钟形曲线的形状。正态分布的均值和标准差是描述该分布特征的两个参数。在Python中，我们可以使用random_normal()函数生成服从指定均值和标准差的正态分布随机数。

下面是random_normal()函数的使用例子，生成20条服从均值为0，标准差为1的正态分布随机数的样本集合字符串：

import random

# 生成20个服从正态分布的随机数
sample = [random.normalvariate(0, 1) for _ in range(20)]
# 将随机数转为字符串形式
sample_string = ', '.join(map(str, sample))
# 输出随机数样本集合字符串
print(sample_string)

运行上述代码，输出的结果类似于：

-0.23284814674160048, 0.5698286525448313, -1.5504773039590446, 0.8626218755880807, -0.13947364797939648, -1.4595182326303165, -0.35077188278590307, 0.3006702011114336, 0.3120457505972998, 0.7273007521470146, -0.31479136874064226, -0.661266372982002, 0.46897167062107354, 0.8459788534532948, 0.8837193465923295, 0.47567763549976705, -0.7277992899050464, -0.6472955796321174, -1.2335330755460646, 0.8273539997334644

从上述代码可以看出，我们首先导入random模块，然后使用random.normalvariate()函数生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数，并将其保存在一个列表中。

接着，我们使用map()函数将列表中的所有随机数转为字符串形式，并使用join()函数连接成一个字符串。最后，我们将得到的随机数样本集合字符串输出。

总结起来，利用Python中的random_normal()函数生成20条正态分布数据样本集合字符串的方法如上所述。您可以根据需要改变均值和标准差的取值，生成不同的正态分布随机数。