在数据分析和机器学习领域，`np.random.normal()` 是 NumPy 库中的一个重要函数，用于生成符合正态分布（Normal Distribution）的数据。正态分布是一种常见的概率分布模式，常呈现为钟形曲线。通过调整均值（mean）和标准差（stddev），我们可以轻松模拟各种数据场景。

例如，假设我们想生成一组均值为 50、标准差为 10 的随机数据，代码如下：

```python

import numpy as np

data = np.random.normal(loc=50, scale=10, size=100)

```

这段代码将生成 100 个服从正态分布的数据点，这些数据大多集中在 50 左右，但也有少量偏离中心值。

这种功能在实际应用中非常实用。比如，模拟用户行为数据时，可以通过此方法生成接近真实情况的样本。此外，它也常用于测试算法性能或构建仿真环境。无论是科学研究还是工程实践，`np.random.normal()` 都是不可或缺的工具之一。💡📈