生成两组相关的正态随机数是一项常见的任务，特别是在统计学和机器学习中。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现这个目标。在这篇文章中，我将介绍如何使用Python生成两组相关的正态随机数，并且通过绘制饼状图来展示生成的数据。

首先，我们需要导入必要的库，包括numpy和matplotlib.pyplot。Numpy库提供了强大的数值计算功能，而matplotlib.pyplot则用于数据可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要生成两组相关的正态随机数。为了使两组数据相关，我们可以通过线性变换来实现。具体来说，我们可以先生成一组独立的正态随机数，然后通过线性变换来使得这两组数据相关。下面是生成两组相关的正态随机数的代码示例：

# 生成一组独立的正态随机数
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0.8], [0.8, 1]]
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000)
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter plot of two sets of correlated normal random variables')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先指定了两组正态分布的均值和协方差矩阵。然后使用np.random.multivariate_normal函数生成一组独立的正态随机数。最后，我们提取出这两组数据并绘制散点图。

接下来，我们将绘制生成的两组数据的饼状图。饼状图是一种常用的数据可视化方法，可以用来展示各个类别在总体中的比例。下面是绘制饼状图的代码示例：

pie
    title Two sets of correlated normal random variables
    "Set 1": 50
    "Set 2": 50

在上面的代码中，我们使用mermaid语法中的pie标识来绘制饼状图，并给出了两组数据的名称和比例。通过这样的可视化，我们可以直观地看到生成的两组数据在总体中的分布情况。

综上所述，本文介绍了如何使用Python生成两组相关的正态随机数，并通过绘制散点图和饼状图来展示生成的数据。通过这样的方法，我们可以更好地理解和分析数据之间的相关性，为后续的统计分析和建模奠定基础。希望读者可以通过本文掌握相关知识，并在实际应用中加以运用。