matplotlib正态分布图

对于绘制正态分布图，你可以使用 matplotlib 库。下面是一个示例代码，可以绘制正态分布的直方图和概率密度曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正态分布的随机数据
mean = 0
std = 1
data = np.random.normal(mean, std, 10000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.7, color='blue')

# 绘制概率密度曲线
x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)
y = (1 / (std * np.sqrt(2 * np.pi))) * np.exp(-0.5 * ((x - mean) / std) ** 2)
plt.plot(x, y, color='red', linewidth=2)

# 添加标题和标签
plt.title('Normal Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')

plt.show()

这段代码首先使用 `np.random.normal()` 生成了一个均值为0，标准差为1的随机正态分布数据。然后通过 `plt.hist()` 绘制了直方图，并使用 `plt.plot()` 绘制了概率密度曲线。最后，添加了标题和标签，并通过 `plt.show()` 展示图像。

希望这个示例能帮助到你。如有更多问题，请继续提问。