Python正态分布曲线

Python中的正态分布曲线可以通过SciPy库中的stats模块来实现。正态分布曲线也称为高斯分布曲线，是一种常见的连续概率分布。正态分布曲线呈钟形，其均值和标准差可以控制整个分布的形状。

下面是一个简单的Python代码示例，用于生成正态分布曲线并将其可视化：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 定义均值和标准差
mu, sigma = 0, 0.1

# 生成一些随机数据
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

# 计算正态分布曲线的概率密度函数
x = np.linspace(-3, 3, 100)
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)

# 绘制正态分布曲线
plt.plot(x, pdf)
plt.show()

此代码将生成一个均值为0，标准差为0.1的正态分布曲线，并将其可视化。你可以通过调整mu和sigma的值来控制曲线的形状。