Pythonは科学計算やデータ分析に広く使用されている言語で、その中でも乱数生成は重要な機能の一つです。特に、ガウス分布（正規分布）に従う乱数の生成は、統計的なシミュレーションや機械学習のアルゴリズムなど、多くの場面で利用されます。
Pythonでガウス分布に従う乱数を生成する方法はいくつかありますが、ここではNumPyのnp.random.normal関数を使用した方法を紹介します。
import numpy as np
# 平均0、標準偏差1の正規分布に従う乱数を1000000個生成
a = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000000)
print(a)
このコードは、平均0、標準偏差1（これを標準正規分布と呼びます）の正規分布に従う乱数を1000000個生成します。
また、np.random.normal関数の引数を変更することで、異なる平均や標準偏差を持つ正規分布から乱数を生成することも可能です。
# 平均5、標準偏差3の正規分布に従う乱数を1000000個生成
b = np.random.normal(loc=5, scale=3, size=1000000)
print(b)
このように、PythonとNumPyを使用することで、様々な条件の正規分布に従う乱数を簡単に生成することができます。
以上、Pythonとガウス分布による乱数生成について簡単に説明しました。この知識を活用して、データ分析や機械学習の世界をさらに深く探求してみてください。.