用Python打出正态分布

在Python中，可以使用SciPy库来生成正态分布。下面是一个示例代码：

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

# 生成正态分布的随机数
mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 绘制正态分布曲线
x = np.linspace(-4, 4, 100)
y = norm.pdf(x, mu, sigma)
plt.plot(x, y, 'r-', linewidth=2)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Normal Distribution')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')

# 显示图表
plt.show()

这段代码使用`numpy`库生成了1000个符合指定均值和标准差的正态分布随机数，并使用`matplotlib`库绘制了直方图和正态分布曲线。你可以根据需要调整均值和标准差的值，以及直方图的参数来适应你的需求。