在 Python 中，可以使用 random 模块或 numpy 模块来生成正态分布的随机数。
方法 1：使用 random 模块

random 是 Python 标准库的一部分，适合生成单个随机数。

import random

# 生成一个正态分布随机数，均值为 mu，标准差为 sigma
mu = 0       # 均值
sigma = 1    # 标准差
random_number = random.gauss(mu, sigma)

print(random_number)

方法 2：使用 numpy 模块

numpy 是一个科学计算库，适合生成大规模随机数数据。

import numpy as np

# 生成一个正态分布随机数，均值为 mu，标准差为 sigma
mu = 0       # 均值
sigma = 1    # 标准差
random_number = np.random.normal(mu, sigma)

print(random_number)

如果需要生成多个正态分布随机数，可以传递参数 size：

# 生成 10 个正态分布随机数
random_numbers = np.random.normal(mu, sigma, size=10)

print(random_numbers)

区别：

    random.gauss() 和 numpy.random.normal() 的用法类似，但 numpy 提供了更多用于数组和矩阵操作的功能，适合处理大规模数据。
    如果你需要高效的数值计算，推荐使用 numpy。

应用场景：

    模拟实验
    数据科学中的随机抽样
    生成具有特定统计特性的测试数据