正态分布python图并指出右侧单侧那边的面积

在Python中，可以使用`matplotlib`和`scipy`库来绘制正态分布的图形，并通过`scipy.stats`中的`norm`模块来计算正态分布曲线右侧单侧的面积，即尾部概率。

首先，使用`matplotlib`库来绘制正态分布的概率密度函数（PDF），然后用`scipy.stats`中的`norm.cdf`方法计算分布的累积分布函数（CDF），该方法默认计算从负无穷到指定点的面积，即左侧的面积。要计算右侧单侧的面积，可以将整个曲线下面积（即1）减去左侧的面积，得到的就是右侧的面积。

下面是绘制正态分布图形并计算右侧单侧面积的示例代码：

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

# 设定均值和标准差
mean = 0
std_dev = 1

# 生成正态分布数据点
x = np.linspace(mean - 4*std_dev, mean + 4*std_dev, 1000)
y = norm.pdf(x, mean, std_dev)

# 绘制正态分布的PDF
plt.plot(x, y, label='正态分布 PDF')
plt.legend()

# 计算右侧单侧面积
left_area = norm.cdf(0, mean, std_dev)  # 计算标准正态分布左侧的面积，即均值0处的面积
right_area = 1 - left_area  # 右侧面积

# 输出右侧面积
print(f"右侧单侧面积（右侧尾部概率）为: {right_area}")

# 显示图形
plt.show()

在这段代码中，我们首先导入了必要的库，然后设定均值和标准差，生成了正态分布的数据点，并绘制了正态分布的PDF图形。接着，我们计算了均值处左侧的面积，并通过1减去左侧面积得到了右侧的面积。最后，打印出右侧单侧面积，并显示了图形。