np.random.normal()

高斯分布（Gaussian Distribution）的概率密度函數（probability density function）：

\[f(x)=\frac1{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \]

對應於numpy中：

numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)

參數的意義為：

loc：float
    此概率分布的均值（對應着整個分布的中心centre）
scale：float
    此概率分布的標准差（對應於分布的寬度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）
size：int or tuple of ints
    輸出的shape，默認為None，只輸出一個值

我們更經常會用到的np.random.randn(size)所謂標准正態分布（μ=0,σ=1μ=0,σ=1），對應於np.random.normal(loc=0, scale=1, size)。