使用annoate给标准正态分布图像标注均值和方差

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成标准正态分布的数据
x = np.linspace(-4, 4, 100)
y = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-x ** 2 / 2)

# 绘制标准正态分布图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# 获取均值和方差
mu = np.mean(x)
sigma = np.std(x)

# 标注均值和方差
ax.annotate('$\mu = %.2f$' % mu, xy=(mu, 0.1), xytext=(mu + 0.5, 0.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
ax.annotate('$\sigma = %.2f$' % sigma, xy=(sigma, 0.1), xytext=(sigma + 0.5, 0.2), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

plt.show()

运行结果：