图片右边子图画出标准正态分布的概率分布函数图，可以利用sicpy中的概率模块计算概率分布，概率分布函数为 𝐹(𝑥)=∫𝑥−∞𝑓(𝑥)dx

以下是利用 SciPy 绘制标准正态分布概率分布函数图的代码：

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

# 生成横坐标数据
x = np.linspace(-4, 4, 100)

# 计算标准正态分布概率密度函数
pdf = norm.pdf(x)

# 计算标准正态分布概率分布函数
cdf = norm.cdf(x)

# 绘制概率密度函数图
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax[0].plot(x, pdf)
ax[0].set_title('Probability Density Function')
ax[0].set_xlabel('x')
ax[0].set_ylabel('f(x)')

# 绘制概率分布函数图
ax[1].plot(x, cdf)
ax[1].set_title('Cumulative Distribution Function')
ax[1].set_xlabel('x')
ax[1].set_ylabel('F(x)')

# 填充概率分布函数下面的面积
ax[1].fill_between(x, 0, cdf, alpha=0.1)

# 显示图像
plt.show()

代码中，我们使用 `numpy` 生成横坐标数据，使用 `scipy.stats.norm` 计算标准正态分布的概率密度函数和概率分布函数，并使用 `matplotlib` 绘制概率密度函数图和概率分布函数图。其中，`fill_between` 函数用于填充概率分布函数下面的面积。

运行上述代码，可以得到如下的标准正态分布概率分布函数图：