在Python的数据分析和机器学习领域中，`np.random.normal()`是一个非常实用的函数，它能帮助我们生成符合正态分布（也叫高斯分布）的随机数序列。简单来说，这个函数就像一个神奇的魔法盒，可以按照指定的平均值和标准差，为我们生产出一堆看起来“很自然”的数据点。😊
比如，当你需要模拟某种测量误差时，这种符合正态分布的数据就显得尤为重要了。调用方法也很简单，只需输入你想要的均值（loc）、标准差（scale）以及数据的数量（size），就能轻松得到结果啦！像这样：`np.random.normal(loc=0, scale=1, size=10)`。这行代码会返回一个包含10个元素的数组，每个元素都来自均值为0、标准差为1的正态分布。
使用`np.random.normal()`不仅能让我们的模型更贴近真实世界的情况，还能提高算法对异常值的鲁棒性。想象一下，如果你正在开发一款天气预测系统，利用这个函数生成的历史气温数据，会让你的模型表现更加出色哦！📈🌈