Haz todo lo posible por entender el código bien antes de utilizarlo a tu proyecto y si tdeseas aportar algo puedes dejarlo en los comentarios.
Solución:
Puedes lograr esto a través de la numpy.random.normal función, que extrae un número determinado de muestras de una distribución gaussiana.
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
mean = 0
std = 1
num_samples = 1000
samples = numpy.random.normal(mean, std, size=num_samples)
plt.plot(samples)
plt.show()
La respuesta corta es numpy.random.random(). Descripción del sitio Numpy
Pero como encuentro más y más respuestas a preguntas similares escritas como numpy.random.normal, sospecho que se necesita una pequeña descripción. Si entiendo Wikipedia (y algunas lecciones en la Universidad) correctamente, Gauss y White Noise son dos cosas separadas. El ruido blanco tiene una distribución uniforme, no normal (gaussiana).
import numpy.random as nprnd
import matplotlib.pyplot as plt
num_samples = 10000
num_bins = 200
samples = numpy.random.random(size=num_samples)
plt.hist(samples, num_bins)
plt.show()
Esta es mi primera respuesta, por lo que si corrige los errores que posiblemente cometí aquí, con gusto la actualizaré. gracias =)
Reseñas y puntuaciones de la guía
Si conservas algún reparo y capacidad de progresar nuestro tutorial eres capaz de añadir una crítica y con mucho placer lo observaremos.