python画正态分布图

要画正态分布图，我们需要使用Python中的numpy和matplotlib库。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 10000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 绘制密度曲线
density = (1 / (np.sqrt(2 * np.pi))) * np.exp(-0.5 * (data ** 2))
plt.plot(data, density, color='r', linewidth=2)

# 添加标题和标签
plt.title('Normal Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用numpy的random模块生成10000个随机数，这些随机数符合均值为0，标准差为1的正态分布。然后，我们使用matplotlib的hist函数绘制这些数据的直方图，并使用density参数将它转换为概率密度直方图。接着，我们使用numpy计算密度曲线，并使用matplotlib的plot函数将其绘制在直方图上。最后，我们添加标题和标签，并使用show函数显示图形。