📚数据分析入门：从`np.random.normal()`到正态分布拟合✨

小伙伴们，今天咱们聊聊数据分析中一个超有趣的主题——正态分布！💡相信不少人在使用Python时都用过`np.random.normal()`函数，它能轻松生成符合正态分布的数据。但你知道吗？通过实际数据拟合正态分布的过程同样充满魅力哦~

首先，让我们用`numpy`创建一组随机数据：`data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)`。这里设置均值为0，标准差为1，样本量为1000。接着，我们可以用`matplotlib`画出这些数据的直方图 Histogram 📊，直观感受它们的分布形态。

接下来是重点部分！如何判断数据是否真的符合正态分布呢？可以借助`scipy.stats`中的`shapiro`或`normaltest`函数进行检验。如果结果显著，则说明数据可能偏离正态分布；反之，则可以尝试用`scipy.optimize.curve_fit()`拟合一条正态曲线 Normal Curve 📈。

最后，对比原始数据与拟合曲线，你会发现两者高度吻合！这种分析方法不仅帮助我们理解数据特性，还为后续建模奠定了坚实基础。快动手试试吧，数据分析的世界等你探索！🚀