使用python完成随机生成10000数据，服从均值0，方差1的正态分布的直方图

可以使用Python中的NumPy库进行这个任务。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.normal(0, 1, 10000)

plt.hist(data, bins=50)
plt.show()

这段代码会生成一万个服从均值为0，方差为1的正态分布的随机数，并绘制其直方图，包括50个柱子。你可以根据需要调整柱子的数量和其他参数来更改直方图的样式。

相关问题

python3随机生成10000数据，服从均值0，方差1的正态分布的直方图；

好的，这是一个数据分析的问题，我可以回答。以下是 Python3 生成服从均值为0，方差为1的正态分布的10000个数据并绘制直方图的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成服从均值为0，方差为1的正态分布的10000个数据
data = np.random.normal(0, 1, 10000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g')
plt.title('Normal Distribution with mean=0, std=1')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

代码解释：

1. 使用 `numpy.random.normal` 函数生成服从均值为0，方差为1的正态分布的10000个数据。
2. 使用 `matplotlib.pyplot.hist` 函数绘制直方图，其中 `bins` 是直方图的柱数， `density` 表示是否将频率标准化为概率密度，`alpha` 表示柱状图的透明度， `color` 表示柱状图的颜色。
3. 添加图表的标题、横坐标和纵坐标标签，并显示图表。

希望这个示例能够帮到您。如果您有其他问题，也欢迎继续问我。

用python画一个正态分布为均值100，方差15的直方图

可以使用Python中的matplotlib库来画正态分布的直方图，代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正态分布的数据
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

# 画直方图
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, density=1, alpha=0.75)

# 添加标题、坐标轴标签等
plt.title('Normal distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 添加一条垂直于x轴的线，表示均值
plt.axvline(x=mu, color='r', linestyle='--')

# 显示图像
plt.show()

运行以上代码，可以得到一个正态分布为均值100，方差15的直方图。