在数据分析和机器学习中，生成符合特定分布的数据是常见的需求。其中，`numpy.random.normal` 是一个非常强大的函数，用于生成服从正态（高斯）分布的随机数。📍
什么是正态分布？
正态分布是一种连续概率分布，常用于模拟自然界和社会现象。它的特点是数据围绕均值对称分布，形成钟形曲线。✨
函数语法：
```python
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
```
- loc：分布的均值，默认为0。
- scale：标准差，表示数据的离散程度，默认为1。
- size：输出数组的形状。
示例代码：
```python
import numpy as np
data = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=(3, 3))
print(data)
```
通过调整参数，你可以轻松生成满足需求的随机数据，无论是模拟实验还是模型训练都非常实用！💡
掌握这个工具，数据分析之路更顺畅！🚀