用math,numpy,matlibplot.pyplot模块，编程绘制指数分布的概率密度函数 其中参数lam>0由用户指定，并将参数标注在图上。

好的，以下是使用Python的math、numpy和matplotlib.pyplot模块绘制指数分布的概率密度函数的示例代码：

import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 从用户获取参数lam
lam = float(input("请输入参数lam："))

# 定义指数分布的概率密度函数
def exponential_pdf(x, lam):
    return lam * np.exp(-lam * x)

# 定义x轴的范围
x = np.linspace(0, 5 / lam, 1000)

# 计算指数分布的概率密度函数
pdf = exponential_pdf(x, lam)

# 绘制概率密度函数图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, pdf, label=f"lam={lam}")
ax.legend()
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("PDF")
ax.set_title("Exponential Distribution")
ax.axvline(x=1/lam, linestyle='--', color='r')
ax.annotate(f"1/lam={1/lam:.2f}", xy=(1/lam, 0), xytext=(1/lam+0.2, 0.1),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()

这个程序将绘制一个指数分布的概率密度函数图，并将参数lam标注在图上。您可以根据需要修改代码，例如更改参数的输入方式、修改图的标题等等。