方法2：numpy函数random

使用方法：https://numpy.org/devdocs/reference/random/index.html?highlight=random#module-numpy.random

1 from numpy.random import default_rng
2 rng = default_rng()
3 vals = rng.standard_normal(100)

优点：较快，更准确，可以同时生成很多，但是需要先定义生成器

方法3：scipy统计学函数stats

使用方法：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html

1 from scipy import stats
2 a=stats.norm.rvs(miu,sigma,size=500)

优点：支持绝大部分数学分布，不仅可以生成随机数，还可以生成概率密度函数，累计概率密度函数及其对数函数。