#%% # 生成正态分布随机数 mu, sigma = mean, std # 均值和标准差 # 画直方图 count, bins, ignored = plt.hist(df, 30, density=True) # 画正态分布曲线 plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-(bins - mu)**2 / (2 * sigma**2)), linewidth=2, color='r') # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('Normal distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图像 plt.show()

这段代码有一些问题，需要进行修改。以下是修改后的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('D:\\pythonfile\\MySchoolshumoclass\\2023sdata.xlsx')

# 计算均值和标准差
mean = df.mean()
std = df.std()

# 生成正态分布随机数
mu, sigma = mean, std  # 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, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
         np.exp(-(bins - mu)**2 / (2 * sigma**2)),
         linewidth=2, color='r')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('Normal distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图像
plt.show()

在上面的示例中，我们首先读取了 Excel 文件，得到一个 DataFrame 对象 `df`。然后使用 `mean()` 函数和 `std()` 函数计算了 `df` 中各列的均值和标准差，并将结果保存在变量 `mean` 和 `std` 中。接着使用 `numpy.random.normal` 函数生成了一个包含 1000 个随机数的数组 `data`，其均值和标准差分别为 `mean` 和 `std`，表示一个标准正态分布。然后使用 `matplotlib` 库的 `hist` 函数画出了 `data` 的直方图。接着使用 `numpy` 库的公式计算正态分布曲线上的点，并使用 `matplotlib` 库的 `plot` 函数画出了正态分布曲线。最后设置了图像的标题和坐标轴标签，并使用 `show` 函数显示图像。