使用matplotlib画正态分布直方图

以下是使用matplotlib画正态分布直方图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 生成正态分布数据
mu, sigma = 0, 1 # 正态分布的均值和标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

# 画直方图
count, bins, ignored = plt.hist(data, 30, density=True)

# 画正态分布曲线
plt.plot(bins, norm.pdf(bins, mu, sigma), linewidth=2, color='r')

# 设置标题、x轴标签、y轴标签
plt.title('Normal Distribution Histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图像
plt.show()

解释一下代码：

- 第1行导入需要的库。
- 第4行生成1000个均值为0、标准差为1的正态分布数据。
- 第7行用`plt.hist()`方法画直方图，其中`30`表示分成30个区间，`density=True`表示将频数转化为频率，即概率密度。
- 第10行用`norm.pdf()`方法画正态分布曲线，其中`mu`和`sigma`是正态分布的均值和标准差，`bins`是x轴上的数值范围。
- 第13-15行设置标题、x轴标签、y轴标签。
- 最后一行用`plt.show()`方法显示图像。