我的意思是能不能在不知道该数据服从什么分布的情况下，单纯对数据进行概率的展示，然后作出改组数据的概率分布，而不是用某种分布的函数再向里面传参

如果你不确定数据遵循何种分布，你可以采用无参数的方法或非参数统计来分析数据，试图从数据本身推断出潜在的概率模型。一种常见的方法是使用核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE），它是一种基于数据样本的局部加权估计，能够构建出连续的概率密度函数。

在Python中，可以使用`scipy.stats.kdeplot`函数或`seaborn`库中的`kde`功能来实现：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 假设你有如下数据
data = ...

# 使用KDE进行估计
sns.kdeplot(data, shade=True, label="KDE Estimate")  # shade=True会让图示带填充色
plt.hist(data, density=True, alpha=0.5, label="Histogram", histtype='stepfilled')  # 另外画直方图作对比
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Density")
plt.title("Probability Distribution Estimation (No Parametric Assumptions)")
plt.legend()
plt.show()

这种方式不需要提前选择特定的分布，而是通过数据点自动构建概率密度，直观地展示数据的概率分布。然而，需要注意的是，对于非常大的数据集，KDE可能会变得复杂且计算成本较高，而且结果取决于选择的核函数和带宽参数。