如何使用具有指定均值和标准差的正态分布生成100000个随机数？

要生成具有指定均值（mean）和标准差（standard deviation）的正态分布的随机数，可以使用多种编程语言中的内置库。以下是一些常见编程语言的示例代码：

Python 示例

在Python中，你可以使用numpy库来生成正态分布的随机数。

import numpy as np

# 设置均值和标准差
mean = 0
std_dev = 1

# 生成100000个随机数
random_numbers = np.random.normal(mean, std_dev, 100000)

print(random_numbers)

JavaScript 示例

在JavaScript中，你可以使用mathjs库来生成正态分布的随机数。

const math = require('mathjs');

// 设置均值和标准差
const mean = 0;
const stdDev = 1;

// 生成100000个随机数
const randomNumbers = [];
for (let i = 0; i < 100000; i++) {
    randomNumbers.push(math.randomNormal(mean, stdDev));
}

console.log(randomNumbers);

Java 示例

在Java中，你可以使用Apache Commons Math库来生成正态分布的随机数。

import org.apache.commons.math3.distribution.NormalDistribution;

public class NormalDistributionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 设置均值和标准差
        double mean = 0;
        double stdDev = 1;

        NormalDistribution normalDistribution = new NormalDistribution(mean, stdDev);

        // 生成100000个随机数
        double[] randomNumbers = new double[100000];
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            randomNumbers[i] = normalDistribution.sample();
        }

        System.out.println(Arrays.toString(randomNumbers));
    }
}