使用matplotlib画出一维正态分布的图像

在Python中，可以使用matplotlib库中的`numpy`模块生成一维正态分布的数据，然后通过`plt.plot()`函数将其绘制成直方图。以下是简单的步骤：

1. 首先，需要导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 定义数据范围和标准差，这里假设标准差为1：

mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差
x = np.linspace(-5, 5, 100)  # 创建均匀间隔的一维数组，用于绘制横坐标

3. 使用`np.random.normal()`生成正态分布数据：

data = np.random.normal(mu, sigma, size=len(x))

4. 使用`plt.hist()`创建直方图，可以设置累积分布（cumulative=True），以便更好地显示分布情况：

plt.hist(data, bins='auto', alpha=0.5, cumulative=True)

5. 添加标题、标签以及调整其他样式：

plt.title('One-dimensional Normal Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency/Cumulative Frequency')
plt.grid(True)
plt.show()