绘制标准一元正态分布曲线 • 均值：0；标准差：1； • 标题：正态分布； • X轴范围：-3-1， 3 +1； • X轴标签： • Y轴标签：

以下是绘制标准一元正态分布曲线的 Python 代码，您可以在 Jupyter Notebook 或其它 Python 编辑器中运行它：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 均值和标准差
mu = 0
sigma = 1

# X轴范围
x_min = -3 * sigma - 1
x_max = 3 * sigma + 1

# X轴数据
x = np.linspace(x_min, x_max, 100)

# Y轴数据
y = 1 / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(- (x - mu)**2 / (2 * sigma**2))

# 绘图
plt.plot(x, y)
plt.title('正态分布')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

这段代码将会产生一个绘制好的标准一元正态分布曲线，其均值为 0，标准差为 1，X轴范围为 -3σ-1 到 3σ+1，X轴标签为 X，Y轴标签为 Y。

相关问题

1. 用plot方法画出x=(0,10)间sin的图像。 2. 绘制标准一元正态分布曲线 均值：0；标准差：1； 标题：正态分布； X轴范围：-3sigma-1， 3sigma +1； X轴标签：?； Y轴标签：P(?)。 3. 绘制有三个子图图表，其中第一行一个子图，第二行左右等分两个子图。 子图1：标准一元正态分布；红色实线，宽度1； 子图2： x=(0,10)间sin的图像；绿色实线，宽度1； 子图3： x=(0,10)间cos的图像；蓝色虚线，宽度2，透明度0.3。

1.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

2.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu = 0
sigma = 1
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100)
y = 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2))

plt.plot(x, y)
plt.title('正态分布')
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('P(Y)')
plt.show()

3.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 子图1
mu = 0
sigma = 1
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100)
y = 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2))

fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 12))
axs[0].plot(x, y, color='red', linewidth=1)
axs[0].set_title('标准一元正态分布')

# 子图2
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

axs[1].plot(x, y, color='green', linewidth=1)
axs[1].set_title('sin函数')

# 子图3
y = np.cos(x)

axs[2].plot(x, y, color='blue', linewidth=2, alpha=0.3, linestyle='--')
axs[2].set_title('cos函数')

plt.show()

1.正态分布绘图：使用R语言生成从0到100的序列，每隔0.5生成一个数据点。以这个序列为横坐标绘制一个正态分布曲线，均值为80，标准差为10。 - 提示：使用` seq() `函数生成序列，使用`dnorm()`函数绘制曲线，`plot()`绘制图形。 并解释代码

在R语言中，你可以使用以下代码来生成一个从0到100的均匀序列，并基于这个序列绘制一个均值为80、标准差为10的正态分布曲线：

# 导入必要的库
library(ggplot2)  # ggplot2用于创建更美观的图表

# 生成0到100，步长为0.5的序列
x <- seq(from = 0, to = 100, by = 0.5)

# 计算每个点对应的正态分布概率
y <- dnorm(x, mean = 80, sd = 10)

# 创建数据框将x和y组合在一起
df <- data.frame(x = x, y = y)

# 使用ggplot绘制正态分布曲线
p <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line() +  # 绘制曲线
  labs(title = "Normal Distribution with Mean=80 and SD=10", x = "Value", y = "Probability Density") +
  theme_minimal()  # 简化主题

# 显示图形
p

这段代码首先生成了均匀间隔的数据点序列，然后计算出每个点处正态分布的概率密度。接着，它将这两个变量组合成一个数据框，最后利用`ggplot2`库中的`geom_line()`函数画出了线形图表示正态分布。图形的标题、X轴和Y轴标签也进行了设置。