在matlab上使用多种方法绘制正态分布概率密度函数图像

在MATLAB中，绘制正态分布的概率密度函数（PDF）图像通常有几种方法：

1. **直接使用统计函数**：
使用`normpdf`函数计算特定区间内每个点的概率密度值，然后通过`plot`函数绘制出来。例如：

   x = linspace(-4, 4, 100); % 创建x轴范围
   y = normpdf(x, 0, 1);        % 计算标准正态分布的PDF
   plot(x, y, 'LineWidth', 2);  % 绘制曲线
   title('Standard Normal Distribution PDF');
   xlabel('X');
   ylabel('Probability Density');

2. **使用直方图拟合**：
如果你想要显示的是累积分布函数（CDF），可以先生成数据，再用`histfit`函数拟合正态分布，然后用`fplot`绘制拟合的曲线。

   data = randn(1000, 1); % 随机生成1000个标准正态分布的数据点
   pdfFit = fitdist(data, 'Normal'); % 拟合正态分布
   [x, y] = pdf(pdfFit, data);
   fplot(x, y, 'LineWidth', 2); 

3. **使用`stem`或`scatter`**：
对于离散的正态分布，可以用`stem`或`scatter`命令，将x轴表示数据位置，y轴表示频率。

   n = 100;       % 数据点数
   mu = 0;        % 平均值
   sigma = 1;     % 标准差
   data = rnorm(n, mu, sigma); % 生成随机样本
   stem(data, 'filled');