写一个二项分布和正太分布对比的代码，并可视化

要创建一个比较二项分布和正态分布的代码，并将其可视化，你可以按照以下步骤操作：

1. 选择一个二项分布的参数，比如试验次数n和成功概率p。
2. 计算对应的正态分布参数，均值μ和方差σ^2，它们分别是n*p和n*p*(1-p)。
3. 生成二项分布和正态分布的随机数据。
4. 创建一个图表来可视化这两种分布。

下面是一个简单的Matlab代码示例：

% 二项分布参数
n = 100; % 试验次数
p = 0.5; % 成功概率

% 正态分布参数（对应二项分布的均值和方差）
mu = n * p;
sigma = sqrt(n * p * (1 - p));

% 生成二项分布和正态分布的随机数据
binom_data = binornd(n, p, 1000, 1);
norm_data = normrnd(mu, sigma, [1000, 1]);

% 创建直方图
figure;
histogram(binom_data, 'Normalization', 'pdf', 'FaceAlpha', 0.5);
hold on;
histogram(norm_data, 'Normalization', 'pdf', 'FaceAlpha', 0.5);
hold off;

% 添加图例和标题
legend('二项分布', '正态分布');
title('二项分布与正态分布的对比');
xlabel('值');
ylabel('概率密度');

这段代码首先设置了二项分布的参数`n`和`p`，然后计算出对应的正态分布参数`mu`和`sigma`。接着，使用`binornd`和`normrnd`函数生成两种分布的随机数据。使用`histogram`函数创建直方图，并通过`'Normalization'`属性设置为`'pdf'`来绘制概率密度函数。最后，添加了图例和标题来帮助解释图表。