python随机生成正态分布的100个数并绘制表格

可以使用numpy库中的random模块生成正态分布的随机数，然后使用matplotlib库绘制表格。以下是示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成100个正态分布的随机数
mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, 100)

# 绘制直方图
count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
         np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
         linewidth=2, color='r')
plt.show()

运行以上代码，即可生成正态分布的随机数并绘制表格。

相关问题

python怎么用excel表画正态分布

要使用Python绘制正态分布曲线并将其输出到Excel表格中，我们可以使用以下步骤：

1. 导入所需的库：

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import scipy.stats as stats
   import matplotlib.pyplot as plt
   import seaborn

2. 生成正态分布的随机样本数据：

   mean = 0  # 均值
   std_dev = 1  # 标准差
   sample_size = 1000  # 样本大小

   np.random.seed(0)  # 设置随机种子，保证结果可复现
   data = np.random.normal(mean, std_dev, sample_size)

3. 绘制正态分布曲线：

   plt.figure(figsize=(10, 6))
   seaborn.histplot(data, kde=True)  # 绘制直方图和核密度估计曲线
   plt.xlabel('Value')
   plt.ylabel('Frequency')
   plt.title('Normal Distribution')
   plt.grid(True)
   plt.show()

4. 将绘制的图表输出到Excel表格中：

   df = pd.DataFrame({'Value': data})
   writer = pd.ExcelWriter('normal_distribution.xlsx', engine='xlsxwriter')
   df.to_excel(writer, sheet_name='Distribution', index=False)

   workbook = writer.book
   worksheet = writer.sheets['Distribution']
   chart = workbook.add_chart({'type': 'line'})
   chart.add_series({
       'categories': ['Distribution', 0, 0, sample_size, 0],
       'values': ['Distribution', 0, 1, sample_size, 1],
   })
   chart.set_title({'name': 'Normal Distribution'})
   chart.set_x_axis({'name': 'Value'})
   chart.set_y_axis({'name': 'Frequency'})
   worksheet.insert_chart('D2', chart)
   
   writer.save()

上述代码将生成一个包含正态分布样本数据的Excel表格，并在'Distribution'工作表上绘制直方图和核密度估计曲线。在'Distribution'工作表中，将生成的图表插入到单元格'D2'中。最终的Excel文件名为'normal_distribution.xlsx'。

希望以上回答能对您有所帮助。