numpy.random.randn()函数生成正态分布的随机数

numpy.random.randn()函数是numpy库中的一个随机数生成函数之一，用于生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。它的用法非常简单，不需要传入任何参数，直接调用即可生成一个随机数。

下面是一个使用numpy.random.randn()函数生成随机数的例子：

import numpy as np

# 生成一个标准正态分布的随机数
random_num = np.random.randn()
print(random_num)

运行以上代码，将会输出一个符合标准正态分布的随机数。由于每次运行生成的随机数不同，所以每次输出的结果也会不同。

除了生成单个随机数，numpy.random.randn()函数还支持生成一个指定形状（矩阵）的随机数序列。例如，我们可以生成一个1行5列的矩阵，其中的元素都是符合标准正态分布的随机数：

import numpy as np

# 生成一个1行5列的矩阵，其中的元素都是符合标准正态分布的随机数
random_matrix = np.random.randn(1, 5)
print(random_matrix)

运行以上代码，将会输出一个1行5列的矩阵，其中的元素都是符合标准正态分布的随机数。

除了生成符合标准正态分布的随机数，我们还可以通过乘以标准差和加上均值来生成其他均值和方差的正态分布随机数。例如，我们可以生成一个均值为5，方差为2的正态分布随机数：

import numpy as np

# 生成一个均值为5，方差为2的正态分布随机数
random_num = np.random.randn() * 2 + 5
print(random_num)

运行以上代码，将会输出一个均值为5，方差为2的正态分布的随机数。

总结起来，numpy.random.randn()函数是一个非常简便的生成正态分布随机数的工具，可以用来生成符合标准正态分布或其他均值和方差的正态分布的随机数。在数据处理、统计分析等领域中，生成符合正态分布的随机数是非常常见的需求，而numpy.random.randn()函数提供了一种简单而有效的方法来满足这个需求。