二维正态分布画图 python

二维正态分布也被称为高斯分布，在Python中，你可以使用matplotlib库中的`contourf()`函数或者 seaborn 库中的 `kdeplot()` 函数来绘制。以下是基本步骤：

1. **安装所需库**：

   pip install matplotlib seaborn numpy

2. **导入库并生成数据**：

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

   mean = [0, 0]
   cov = [[1, 0], [0, 1]]  # 单位矩阵表示标准正态分布
   x, y = np.mgrid[-3:3:.01, -3:3:.01]  # 创建网格坐标
   pos = np.empty(x.shape + (2,))
   pos[:, :, 0] = x
   pos[:, :, 1] = y

   density = multivariate_normal.pdf(pos, mean, cov)  # 计算密度值

3. **绘制二维正态分布图**：

   fig, ax = plt.subplots()
   ax.contourf(x, y, density, levels=20, cmap='coolwarm')
   plt.colorbar()  # 添加颜色条
   plt.title('二维正态分布')
   plt.xlabel('X轴')
   plt.ylabel('Y轴')
   plt.show()

   # 或者使用seaborn
   sns.kdeplot(x=x, y=y, data={'x': density}, shade=True)
   sns.despine()

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