python画概率密度函数

可以使用Python中的科学计算库numpy和可视化库matplotlib来画概率密度函数。具体实现可以参考以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数
def normal_pdf(x, mean, std):
    return 1 / (std * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(- (x - mean) ** 2 / (2 * std ** 2))

# 生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y = normal_pdf(x, 0, 1)

# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.title('Normal Probability Density Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('p(x)')
plt.show()

这段代码可以画出标准正态分布的概率密度函数图像。其中，`normal_pdf()`函数用于计算概率密度函数值，`x`为自变量，`mean`为均值，`std`为标准差。`plt.plot()`函数用于绘制图像，`plt.title()`、`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`函数用于添加标题和坐标轴标签。