从excel文档提取数据然后用python对数据进行正态分布拟合

从Excel文档提取数据然后用Python对数据进行正态分布拟合的过程可以分为以下几个步骤：

1. **读取Excel文档**：首先需要使用Python读取Excel文件中的数据，可以使用`pandas`库中的`read_excel`函数来实现这一点。

2. **提取数据**：通过`pandas`库可以轻松地提取出需要的数据列。如果需要对某列数据进行正态分布拟合，就直接提取该列。

3. **进行正态分布拟合**：使用`scipy`库中的`stats`模块可以对提取的数据进行正态分布的拟合。具体操作是使用`stats.norm`中的`fit`方法来找到最佳拟合参数，即均值（mean）和标准差（std）。

4. **可视化**：为了更直观地看到数据的正态分布情况，可以使用`matplotlib`库绘制数据的直方图，并将正态分布曲线画在上面进行对比。

以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文档
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 假设我们要提取名为"data"的列
data = df['data']

# 进行正态分布拟合，得到均值和标准差
mean, std = stats.norm.fit(data)

# 绘制数据的直方图
count, bins, ignored = plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 绘制正态分布曲线
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = stats.norm.pdf(x, mean, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)

title = "Fit results: mu = %.2f,  std = %.2f" % (mean, std)
plt.title(title)

plt.show()