设以下模式具有正态概率密度函数，编程实现判别界面

如果你想要编程实现一个功能来判别数据是否符合正态分布（也称为高斯分布），这通常涉及到计算样本数据的均值、标准差以及Kolmogorov-Smirnov检验（KS检验）或其他统计测试。以下是Python中的一种简单实现思路，我们将使用scipy库来进行这个任务：

from scipy.stats import norm, kstest
import numpy as np

def is_normal(data, alpha=0.05):
    """
    判断数据是否符合正态分布，基于Kolmogorov-Smirnov检验。

    参数:
    data (numpy数组): 需要检查的样本数据
    alpha (float, optional): 显著性水平，默认为0.05，即95%的置信度

    返回:
    bool: 如果P值大于alpha，则认为数据接近正态分布，返回True；反之False
    """
    # 计算样本均值和标准差
    mean = np.mean(data)
    std_dev = np.std(data)

    # 使用norm.pdf得到理论上的正态密度函数
    theoretical_values = norm.pdf(np.arange(start=data.min(), stop=data.max() + 1), loc=mean, scale=std_dev)

    # 对数据应用正态累积分布函数，形成实际观察到的分布
    observed_cdf = np.cumsum(norm.pdf(data, mean, std_dev)) / len(data)

    # 进行KS检验
    _, p_value = kstest(data, 'norm', args=(mean, std_dev))

    return p_value > alpha

# 示例用法
data = np.random.normal(size=100)  # 假设这是你的数据
is_norm_fit = is_normal(data)
print(f"数据是否符合正态分布：{is_norm_fit}")