python中norm_plot用法

在Python中，norm_plot是一种用于绘制正态分布曲线的函数。它位于SciPy库中的stats子库中。

以下是使用norm_plot函数的基本步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 创建一个正态分布的实例：

mu, sigma = 0, 1 # 均值和标准差
norm_dist = norm(mu, sigma) # 创建正态分布实例

3. 绘制正态分布曲线：

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
x = np.linspace(norm_dist.ppf(0.01), norm_dist.ppf(0.99), 100) # 生成100个分布数据
ax.plot(x, norm_dist.pdf(x), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='norm pdf')

其中，pdf方法用于计算概率密度函数的值。

4. 显示图形：

plt.show()

完整的示例代码如下：

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

mu, sigma = 0, 1 # 均值和标准差
norm_dist = norm(mu, sigma) # 创建正态分布实例

fig, ax = plt.subplots(1, 1)
x = np.linspace(norm_dist.ppf(0.01), norm_dist.ppf(0.99), 100) # 生成100个分布数据
ax.plot(x, norm_dist.pdf(x), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='norm pdf')

plt.show()