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，我可以帮你解答这个问题。你可以使用Python语言的matplotlib库来绘制正态分布的概率密度函数。下面是示例代码：

import math
import matplotlib.pyplot as plt

# 从用户输入中获取参数
mu = float(input("请输入均值mu："))
sigma = float(input("请输入标准差sigma："))
G = float(input("请输入G值："))

# 定义正态分布的概率密度函数
def normal_distribution(x, mu, sigma):
    return math.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sigma)

# 绘制正态分布的概率密度函数
x = [i / 100 for i in range(-400, 401)]
y = [normal_distribution(i, mu, sigma) for i in x]
plt.plot(x, y)

# 标注参数
plt.text(mu, normal_distribution(mu, mu, sigma), "mu={}".format(mu), ha="center", va="bottom")
plt.text(mu + G * sigma, normal_distribution(mu + G * sigma, mu, sigma), "G={}".format(G), ha="center", va="bottom")

# 显示图像
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Probability Density")
plt.title("Normal Distribution")
plt.show()

在上述代码中，我们首先通过input()函数从用户输入中获取均值mu、标准差sigma和G值。然后我们定义了正态分布的概率密度函数normal_distribution(x, mu, sigma)，其中x表示自变量，mu和sigma表示正态分布的两个参数。接着我们使用matplotlib库的plot()函数绘制了正态分布的概率密度函数。最后，我们使用text()函数在图像中标注了mu和G的值，并使用show()函数显示了整个图像。

希望这个例子能够帮到你！