各个演员身高有：177.0、174. 0、170.0、178.0、173.0，请画出其分布趋势

可以使用箱型图（box plot）来表示这些身高数据的分布趋势，如下图所示：

   |          +----------+
178|          |          |
   |          |          |
177|          |          |
   |          |          |
176|          |          |
   |          |          |
175|          |          |
   |          |          |
174|          |    +-----+
   |          |    |     |
173|    +-----+    |     |
   |    |     |    |     |
172|    |     |    |     |
   |    |     |    |     |
171|    |     |    |     |
   |    |     |    |     |
170|    |     |    |     |
   |----|-----|----|-----|
      1    2    3    4    5

箱型图中，箱体的上边缘、下边缘、中位数分别代表数据的上四分位数、下四分位数和中位数，箱子的高度代表数据的四分位距（即上四分位数与下四分位数之差），箱体的左右两端的线段代表数据的最小值和最大值。

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各个演员身高有：177.0、174. 0、170.0、178.0、173.0，请用jupyter notebook画出其正态分布趋势

好的，先生成数据然后画图。我们需要导入 `numpy` 和 `matplotlib` 库。以下是示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

heights = [177.0, 174.0, 170.0, 178.0, 173.0]

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(heights)
std = np.std(heights)

# 生成正态分布数据
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 100)
y = np.exp(-(x - mean)**2 / (2*std**2)) / (std * np.sqrt(2*np.pi))

# 绘制正态分布曲线
plt.plot(x, y, color='blue')

# 绘制数据点的直方图
plt.hist(heights, bins=5, alpha=0.5, color='gray')

plt.title('Height Distribution')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Frequency')

plt.show()

运行后可以得到以下图像：


其中蓝色曲线是正态分布曲线，灰色直方图表示数据点的分布情况。

有五个演员，各个演员的身高分别为177、174、170、178、173，请用jupyter notebook画出其分布

好的，以下是绘制身高分布的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 演员身高数据
heights = [177, 174, 170, 178, 173]

# 绘制直方图
plt.hist(heights, bins=5)

# 添加标题和标签
plt.title('Actor Heights')
plt.xlabel('Height (cm)')
plt.ylabel('Count')

# 显示图形
plt.show()


从图中可以看出，这五个演员的身高主要分布在 170 cm 到 178 cm 之间。