Python绘制正态分布的图像，具有如下特点（1）图片背景设置为系统默认的第五个，图片分辨率为200，大小为15*15 （2）绘制x取值为（-5.5）的标准正态概率密度函数和分布函数图像 （3）第一个图线条为红色、虚线，第二个图线条为黄色、破折线 （4）将x取值为（-3,3）范围内的两个图形之间的区域填充灰度为0.8

以下是Python绘制正态分布的图像的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图片背景为系统默认的第五个，图片分辨率为200，大小为15*15
plt.style.use(plt.style.available[4])
fig = plt.figure(figsize=(15, 15), dpi=200)

# 绘制x取值为（-5.5）的标准正态概率密度函数和分布函数图像
x = np.linspace(-5.5, 5.5, 1000)
pdf = 1 / np.sqrt(2 * np.pi) * np.exp(-x**2 / 2)
cdf = (1 + np.tanh(np.sqrt(2 / np.pi) * (x + 0.044715 * x**3))) / 2

# 第一个图线条为红色、虚线，第二个图线条为黄色、破折线
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.plot(x, pdf, 'r--', label='Probability Density Function')
ax1.legend()
ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.plot(x, cdf, 'y-.', label='Cumulative Distribution Function')
ax2.legend()

# 将x取值为（-3,3）范围内的两个图形之间的区域填充灰度为0.8
ax1.fill_between(x, pdf, where=(x >= -3) & (x <= 3), color='gray', alpha=0.8)
ax2.fill_between(x, cdf, where=(x >= -3) & (x <= 3), color='gray', alpha=0.8)

plt.show()

注意：这里使用了标准正态分布的概率密度函数和分布函数，如果需要绘制其它正态分布的图像，需要根据公式进行相应的变换。