Python是一種十分流行的編程語言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。其中，正態(tài)分布是常見的概率分布之一，Python也提供了豐富的工具來處理正態(tài)分布數(shù)。

# 導(dǎo)入相關(guān)庫
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 生成正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 標(biāo)準(zhǔn)差
num_samples = 10000 # 樣本數(shù)
samples = np.random.normal(mu, sigma, num_samples)
# 計(jì)算概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)
pdf = norm.pdf(samples, mu, sigma)
cdf = norm.cdf(samples, mu, sigma)
# 輸出結(jié)果
print("正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的均值：", np.mean(samples))
print("正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差：", np.std(samples))
print("正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的概率密度函數(shù)值：", pdf)
print("正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的累積分布函數(shù)值：", cdf)

在代碼中，我們使用numpy庫的random模塊生成了一組服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，并使用scipy庫的norm模塊計(jì)算了這些隨機(jī)數(shù)的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)。結(jié)果表明，在均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的情況下，這組正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別接近于0和1。

除了上述代碼外，Python還提供了許多其他庫和工具來處理正態(tài)分布數(shù)。例如，matplotlib庫可以用于繪制正態(tài)分布的概率密度函數(shù)、累積分布函數(shù)和直方圖等圖形，pandas庫可以用于讀取、處理和分析包含正態(tài)分布數(shù)的數(shù)據(jù)集。