中心极限定理指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000
x1 = np.zeros(N)
print(x1.shape)
for n in range(N):
  x1[n] = np.sum(np.random.rand(12,1)) - np.sum(np.random.rand(12,1)) 
  
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))  #figuresize 指的是窗口尺寸
ax.hist(x1, 20)
plt.savefig('20.png')

np.random.rand()产生的是随机分布的点，由下图可知随机分布的点相减符合正态分布，其实相加也是。