在编程的世界里，随机数生成是一项基础又重要的技能。无论是数据模拟还是算法测试，`randn()`函数都能派上大用场！今天就来聊聊Python和Matlab中这个强大的函数吧~🧐

🐍 Python中的`randn()`

在Python中，`randn()`通常作为NumPy库的一部分出现。它可以快速生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数组。例如：

```python

import numpy as np

random_numbers = np.random.randn(5) 生成5个随机数

print(random_numbers)

```

这段代码会输出一组服从正态分布的随机数，非常适合用于科学计算或机器学习的数据预处理。💫

📉 Matlab中的`randn()`

而在Matlab中，`randn()`的功能同样强大。它能轻松创建一个指定大小的矩阵，其中每个元素都是从标准正态分布中抽取的随机值。比如：

```matlab

random_matrix = randn(3, 4); % 创建3x4的标准正态分布矩阵

disp(random_matrix);

```

这个函数是Matlab数据分析和建模的得力助手哦！📊

无论是Python还是Matlab，`randn()`都为我们提供了便捷的方式来模拟真实世界中的不确定性现象。快来试试看吧！🚀