用py实现画出太阳、地球和大气典型温度下的归一化普朗克函数图像，即T分别等于6000K、300K、250K时普朗克函数随波长的变化，要求3条曲线与横轴围成的面积相等，其分布均为正态分布。横轴波长范围从0.1微米至100微米，不是线性变化的，纵轴任意，不标注刻度

在Python中，我们可以使用matplotlib库结合numpy库来绘制这种太阳、地球和大气层温度下的归一化普朗克函数图像。首先需要安装这两个库，然后编写代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def planck_function(lam, temperature):
    h = 6.62607004e-34  # Planck常数
    c = 299792458      # 光速
    k_B = 1.38064852e-23 # 玻尔兹曼常数
    nu = c / lam        # 频率
    return (2 * h * nu**3) / (c**2 * (np.exp(h*nu/k_B/temperature) - 1))

# 定义波长范围和温度
lam_min, lam_max = 0.1e-6, 100e-6  # 波长范围，单位：m -> um
temperatures = [6000, 300, 250]   # 温度列表，单位：K

# 创建均匀的波长数组
wl = np.logspace(np.log10(lam_min), np.log10(lam_max), num=1000)

# 计算并绘制三条普朗克函数曲线
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xscale('log')  # 使用对数尺度
for temp in temperatures:
    ax.plot(wl, planck_function(wl, temp), label=f'Temperature: {temp} K')

# 设置图像属性
ax.set_xlabel('Wavelength (um)')
ax.set_ylabel('Normalized Intensity')
ax.legend(title='Temperature', loc='upper right')
ax.grid(True)
ax.set_title('Planck Function at Different Temperatures')

# 计算三条曲线包围的总面积，要求它们相等
total_area = 0
areas = [plt.Polygon(zip([0] + wl.tolist(), [0] + [planck_function(l, t) for l in wl])) for t in temperatures]
for area in areas:
    total_area += area.get_path().transformed(ax.transData).bounds[2]

if total_area > 0:
    scale_factor = 1 / total_area
else:
    scale_factor = 1  # 如果总面积为0，设置为1避免除以0错误

for i, area in enumerate(areas):
    area.set_transform(area.get_transform() + ax.transData + scale_factor*(i+1)*ax.transData)

plt.show()