python调用matlab生成正态分布图，图上显示样本均差，标准差，以及最大值卡线和最小值卡线

在Python中，为了调用Matlab生成正态分布图并添加样本均差、标准差、最大值和最小值卡线，你需要使用`pyLab`或`MATLAB Engine API`。但是请注意，实际操作中需要安装Matlab，并确保Python环境能够与其交互。

首先，确保你已经安装了`matplotlib`库，它可以帮助你创建图形。然后，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装MATLAB Engine for Python** (如果尚未安装)：

   pip install matlab-engine-python

2. **启动MATLAB引擎**:

   import matlab.engine
   eng = matlab.engine.start_matlab()

3. **在Matlab中生成正态分布数据**:

   mu = 0 # 平均值
   sigma = 1 # 标准差
   n_samples = 1000 # 样本数
   data = eng.normrnd(mu, sigma, n_samples) # 使用normrnd函数生成正态分布数据

4. **计算统计信息（均差、标准差等）**:

   mean_val = eng.mean(data)
   std_val = eng.std(data)
   min_val = eng.min(data)
   max_val = eng.max(data)

5. **创建图形并添加卡线**:

   import matplotlib.pyplot as plt
   fig, ax = plt.subplots()

   ax.hist(data, bins='auto', alpha=0.7, density=True) # 绘制直方图
   ax.axvline(mean_val, color='r', label='Mean') # 添加均值线
   ax.axvline(mean_val + std_val, linestyle='--', color='g', label='Mean + SD') # 添加平均加标准差线
   ax.axvline(mean_val - std_val, linestyle='--', color='g') # 添加平均减标准差线
   ax.axvline(min_val, linestyle=':', color='k', label='Min') # 最小值卡线
   ax.axvline(max_val, linestyle=':', color='k') # 最大值卡线

   ax.set_title('Normal Distribution with Sample Statistics')
   ax.legend(loc='upper right')

   plt.show()

6. **关闭MATLAB引擎**:

   eng.quit()

完成以上步骤后，你应该能看到一个带有样本均差线、标准差线及最大值和最小值卡线的正态分布图。