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，我可以为您提供一个Python程序来绘制正态分布的概率密度函数，并将参数标注在图上。您可以按照以下步骤操作：

1. 安装必要的库：numpy、scipy和matplotlib。您可以在终端中使用以下命令来安装它们：

pip install numpy scipy matplotlib

2. 创建一个Python文件，并导入库：

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

3. 定义参数G：

G = float(input("请输入参数G："))

4. 定义正态分布的概率密度函数：

def normal_distribution(x, mu, sigma):
    return np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))/(sigma*np.sqrt(2*np.pi))

5. 定义x轴的范围：

x = np.linspace(-4*G, 4*G, 1000)

6. 计算正态分布的概率密度函数：

pdf = normal_distribution(x, 0, G)

7. 绘制概率密度函数图：

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, pdf, label=f"G={G}")
ax.legend()
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("PDF")
ax.set_title("Normal Distribution")
ax.axvline(x=G, linestyle='--', color='r')
ax.annotate(f"G={G}", xy=(G, 0), xytext=(G+0.2, 0.1),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()

这个程序将绘制一个正态分布的概率密度函数图，并将参数G标注在图上。您可以根据需要修改代码，比如改变参数的输入方式、修改图的标题等等。