在Python编程的世界里，NumPy是一个强大的库，尤其在处理数组和数学运算时表现突出。而提到随机数生成，`numpy.random`模块中的`randn`函数无疑是一颗耀眼的明星！👀

简单来说，`randn`用于生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机浮点数或数组。这个特性使得它在模拟数据、数据分析以及机器学习领域大放异彩。例如，如果你想生成一个包含10个随机数的列表，只需一行代码即可完成：

```python

import numpy as np

random_numbers = np.random.randn(10)

print(random_numbers)

```

不仅如此，`randn`还能轻松扩展到多维数组的生成。比如，创建一个3×4的二维数组：

```python

two_d_array = np.random.randn(3, 4)

print(two_d_array)

```

需要注意的是，每次运行代码时，生成的结果都会不同，因为它是基于伪随机算法的。如果希望结果可复现，可以使用`seed()`函数设置随机种子。例如：

```python

np.random.seed(42) 设置随机种子

print(np.random.randn(5))

```

总之，`randn`是探索随机性的绝佳工具，无论是学术研究还是实际应用，都能助你一臂之力！💪✨