读取elsx绘制直方图并拟合曲线

要读取 Excel 文件，并绘制直方图并拟合曲线，可以使用 Python 中的 pandas 和 matplotlib 库。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 绘制直方图
plt.hist(df['data'], bins=10, density=True)

# 拟合正态分布曲线
mu, std = norm.fit(df['data'])
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.xlsx` 是要读取的 Excel 文件，`data` 是 Excel 文件中要绘制直方图的数据列名。`bins` 参数指定直方图的箱子数，`density` 参数指定是否将频率归一化为概率密度。`norm.fit` 函数可以拟合数据的正态分布曲线，`norm.pdf` 函数可以计算正态分布的概率密度函数。最后使用 `plt.show()` 显示图形。