利用_random模块生成随机正态分布的示例

_random模块是Python中用于生成随机数的模块，提供了多种方法来生成不同类型的随机数，包括随机整数、随机浮点数以及随机选择等。其中，正态分布是常用的概率分布之一，可以用来模拟一些实际问题，比如身高、体重等连续型变量的分布情况。本文将介绍如何利用_random模块生成随机正态分布，并提供具体的使用例子。

首先，我们需要导入_random模块，代码如下：

import random

接下来，可以使用_random模块的gauss(mu, sigma)方法生成符合正态分布的随机数。mu表示正态分布的均值，sigma表示正态分布的标准差。方法返回的是一个浮点数，表示生成的随机数。下面是一个简单的示例：

random_number = random.gauss(0, 1)
print(random_number)

运行结果可能是-0.23456789或者0.987654321等等，具体的数值因为随机性而不同。

以上代码生成了一个符合均值为0，标准差为1的正态分布随机数。在实际应用中，我们可能需要生成多个随机数，并且将它们保存到一个列表中。下面是一个生成多个符合正态分布的随机数并保存到列表的示例：

random_numbers = []
for _ in range(1000):
    random_number = random.gauss(0, 1)
    random_numbers.append(random_number)
    
print(random_numbers)

以上代码生成了1000个符合正态分布的随机数，并将它们保存到了列表random_numbers中。可以通过打印该列表来查看生成的随机数。

在实际使用中，我们可能需要可视化生成的随机数的分布情况，以便更直观地观察其特征。可以使用Python中的matplotlib库来进行可视化。下面是一个利用matplotlib库绘制正态分布随机数直方图的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(random_numbers, bins=30, density=True)
plt.xlabel('Random Number')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Normal Distribution')
plt.show()

以上代码通过plt.hist()方法绘制了正态分布随机数的直方图，使用参数bins来设置直方图的柱子数量，使用参数density来将直方图归一化为密度。可以通过添加plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()来设置坐标轴标签和图标题。最后，使用plt.show()方法展示绘制的直方图。

通过以上示例，我们可以利用_random模块生成符合正态分布的随机数，并将其保存到列表中或进行可视化。在实际应用中，可以根据具体需求调整随机数的均值和标准差，并根据需要生成所需数量的随机数。同时，可以根据需要使用其他_random模块提供的方法来生成不同类型的随机数。