怎么在Python中画三维正态分布

在Python中，你可以使用matplotlib库的`mplot3d`模块以及numpy库来绘制三维正态分布，通常也称为高斯分布。以下是一个简单的示例：

首先，你需要安装matplotlib库，如果还没有安装，可以使用pip命令：

pip install matplotlib numpy

然后，你可以使用以下代码来创建三维正态分布图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 定义正态分布参数
mu = [0, 0]
sigma = [[1, 0], [0, 1]]  # 单位矩阵表示标准差为1的方差
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 100), np.linspace(-3, 3, 100))  # x, y坐标网格

# 计算z值（三维空间的值）
rv = np.random.multivariate_normal(mu, sigma, 1000)  # 使用random模块生成随机样本
z = rv[:, 0] + rv[:, 1]

# 创建3D图形并绘制
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis', linewidth=0.5, antialiased=True)

# 标题和标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

这个代码会生成一个三维的高斯曲面，其中颜色越深表示概率密度越大。