Python中实现正态分布（高斯分布）的数据可视化
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简介：
本教程讲解如何使用Python进行数据分析与可视化的经典案例——绘制正态分布曲线。通过matplotlib和scipy等库，帮助读者掌握数据展示技巧。
正态分布（Normal distribution）也被称为高斯分布（Gaussian distribution）。如果随机变量X服从一个数学期望为μ、标准差为σ的高斯分布，则其概率密度函数表示如下：
正态分布中的均值决定了曲线的位置，而方差或标准差则影响了它的宽度。由于该曲线呈现出钟形的特点，所以人们也常称它为“钟形曲线”。我们通常所说的标准正态分布是指μ=0和σ=1的特定情况。
概率密度函数表达式如下：
在Python中实现并绘制正态分布的概率密度函数可以参考以下代码：
```python
# Python 实现正态分布
u = 0 # 均值 μ
u01 = -2
sig = math.sqrt(0.2) # 标准差 σ
sig01 = ...
```
注意，这里仅展示了一部分的Python实现示例，并未给出完整的代码。
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