编程绘制正态分布的概率密度函数 V210 其中参数从,G>0由用户指定,并将参数标注在图上。

好的，您可以使用Python的NumPy和Matplotlib库来编写代码，实现绘制正态分布的概率密度函数。

以下是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取用户指定的参数
mean = float(input("请输入正态分布的均值："))
std = float(input("请输入正态分布的标准差："))
G = float(input("请输入G的值："))

# 定义正态分布函数
def normal_distribution(x, mean, std):
    return 1 / (std * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-((x - mean) ** 2) / (2 * std ** 2))

# 生成横轴数据
x = np.linspace(mean - G * std, mean + G * std, 1000)

# 计算纵轴数据
y = normal_distribution(x, mean, std)

# 绘制概率密度函数图像
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Probability Density")
plt.title("Normal Distribution (mean={}, std={})".format(mean, std))

# 在图像上标注参数
plt.text(mean - 0.5 * std, np.max(y) * 0.9, "mean={}".format(mean))
plt.text(mean - 0.5 * std, np.max(y) * 0.85, "std={}".format(std))
plt.text(mean - 0.5 * std, np.max(y) * 0.8, "G={}".format(G))

plt.show()

运行代码后，程序会要求用户输入正态分布的均值、标准差和参数G的值，然后绘制概率密度函数，并在图像上标注参数。

您可以根据需要对代码进行修改和优化，以满足具体的需求。