利用正态分布生成雾霾分布的程序代码

以下是生成雾霾分布的程序代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置均值和标准差
mu = 50
sigma = 20

# 生成正态分布随机数
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

# 绘制直方图
count, bins, ignored = plt.hist(s, 30, density=True)

# 绘制正态分布曲线
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
         np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ),
         linewidth=2, color='r')
plt.show()

解释：

利用 `numpy` 模块中的 `normal` 函数生成均值为 `mu`，标准差为 `sigma` 的 1000 个正态分布随机数。然后使用 `matplotlib` 模块中的 `hist` 函数绘制直方图。最后，使用 `plot` 函数绘制正态分布曲线。可以根据需要调整均值和标准差的值来生成不同的雾霾分布。