在Python中，你可以使用`numpy`库中的`numpy.random.normal`函数来生成符合正态分布的随机数。以下是一个简单的步骤说明，展示如何生成正态分布数据并绘制其直方图：
1. 导入必要的库：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
2. 定义均值和标准差，并生成符合正态分布的随机数：
mu, sigma = 0, 1 均值和标准差data = np.random.normal（mu, sigma, 1000） 生成1000个样本
3. 使用`matplotlib`绘制直方图来可视化数据分布：
plt.hist（data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g'） 绘制直方图plt.title（'Normal Distribution'） 图表标题plt.show（） 显示图表
以上代码将生成一个均值为0，标准差为1的正态分布，并绘制出其直方图。你可以根据需要调整均值（`mu`）、标准差（`sigma`）和样本数量（`size`）。
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