在Python数据分析和科学计算领域，NumPy库提供了丰富的功能来生成各种概率分布的随机数组。本文将详细解析如何使用NumPy构造符合正态分布和均匀分布的随机数组，并通过具体的代码实例深入探讨其实际应用场景。 基于正态分布（Normal Distribution）构造随机数组正态分布（或高斯分布）是一种连续概率分布，其特点是均值处的概率密度最大，两侧对称分布，且形状完全由均值（μ）和标准差（σ）决定。NumPy中的numpy.random.normal()函数可以方便地生成符合正态分布的随机数组： import numpy as np# 生成一个服从均值为0，标准差为1的标准正态分布的一维随机数组normal_arr = np.random.normal(size=10)print("A one-dimensional array with standard normal distribution: ", normal_arr)# 指定均值和标准差生成非标准正态分布的随机数组custom_normal_arr = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=(3, 4)) # 均值为5，标准差为2的3x4二维数组print("\nA two-dimensional array with custom normal distribution: ")print(custom_normal_arr)基于均匀分布（Uniform Distribution）构造随机数组均匀分布是指在一个区间内，每个点出现的概率是相同的。NumPy中的numpy.random.uniform()函数用于生成符合均匀分布的随机数组： # 生成一个在一维空间中[0, 1)范围内均匀分布的随机数组uniform_arr_1d = np.random.uniform(low=0, high=1, size=10)print("A one-dimensional array with uniform distribution between [0, 1): ", uniform_arr_1d)# 在指定区间内生成均匀分布的二维随机数组uniform_arr_2d = np.random.uniform(low=-1, high=2, size=(4, 5))print("\nA two-dimensional array with uniform distribution between [-1, 2): ")print(uniform_arr_2d)随机数生成的应用场景模拟实验数据：在无法获取真实数据或者为了测试算法性能时，我们可以通过生成随机数组模拟各类概率分布的数据集。机器学习预处理：在训练神经网络或其他机器学习模型前，常常需要对输入数据进行标准化或归一化处理，此时可利用正态分布或均匀分布生成样本数据进行验证。蒙特卡洛模拟：在金融、物理等领域，通过大量采样模拟复杂系统的统计行为时，常需要用到各种概率分布的随机数。总结NumPy强大的随机数生成能力为我们构建和分析概率模型提供了便利工具。熟练掌握这些基本操作，不仅可以帮助我们在编程实践中创建出符合特定分布规律的虚拟数据，还能有效支持数据分析项目中的假设检验、模型训练等环节。