用python编写标准正态分布图像绘制 1)图片背景设置为系统默认的第五个，图片分辨率为200，大小为15*15(2)绘制x取值为(-55)的标准正态概率密度函数和分布函数图像(3)第一个图线条为红色、虚线，第二个图线条为黄色、破折线 (4)将x取值为(-33)范围内的两个图形之间的区域填充灰度为0.8

以下是用 Python 编写标准正态分布图像绘制的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图片背景为系统默认的第五个
plt.style.use(plt.style.available[4])

# 绘制图像
x = np.linspace(-55, 55, 1000)
y1 = 1 / np.sqrt(2 * np.pi) * np.exp(-x**2 / 2)
y2 = (1 + np.tanh(np.sqrt(2 / np.pi) * (x + 0.044715 * x**3))) / 2
plt.plot(x, y1, 'r--', label='Probability Density Function')
plt.plot(x, y2, 'y-.', label='Cumulative Distribution Function')
plt.fill_between(x, y1, y2, where=(x > -33), color='0.8')

# 设置图像属性
plt.title('Standard Normal Distribution')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim(-55, 55)
plt.ylim(0, 1)
plt.legend()

# 保存图像
plt.savefig('standard_normal_distribution.png', dpi=200, figsize=(15, 15))

运行以上代码，将会生成一张标准正态分布图像，如下所示：