请用python代码画一个二维正太分布的图片

在Python中，我们可以使用matplotlib库以及numpy库来绘制二维正态分布。首先，我们需要生成一些随机点，然后计算它们的概率密度并将其映射到颜色上。以下是一个简单的示例：

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

# 定义正态分布的均值和协方差矩阵
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0], [0, 1]]  # 单位圆上的二维正态分布

# 创建网格用于描绘概率密度
x, y = np.mgrid[-3:3:.01, -3:3:.01]  # [-3, 3]是一个较大的范围，你可以调整它
pos = np.empty(x.shape + (2,))
pos[:, :, 0] = x
pos[:, :, 1] = y

# 计算概率密度
rv = multivariate_normal(mean, cov)
z = rv.pdf(pos)

# 绘制图像
plt.imshow(z.T, extent=(-3, 3, -3, 3), origin='lower', cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.title('二维正态分布')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

这个代码会生成一个显示二维正态分布的热力图，颜色越深表示概率越大。