利用python绘制正态分布曲线

使用Python绘制正态分布曲线，借助matplotlib绘图工具；

#-*-coding:utf-8-*-
"""
python绘制标准正态分布曲线
"""
# ==============================================================
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

def gd(x, mu=0, sigma=1):
 """根据公式，由自变量x计算因变量的值

Argument:
   x: array
     输入数据（自变量）
   mu: float
     均值
   sigma: float
     方差
 """
 left = 1 / (np.sqrt(2 * math.pi) * np.sqrt(sigma))
 right = np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma))
 return left * right

if __name__ == '__main__':
 # 自变量
 x = np.arange(-4, 5, 0.1)
 # 因变量（不同均值或方差）
 y_1 = gd(x, 0, 0.2)
 y_2 = gd(x, 0, 1.0)
 y_3 = gd(x, 0, 5.0)
 y_4 = gd(x, -2, 0.5)

# 绘图
 plt.plot(x, y_1, color='green')
 plt.plot(x, y_2, color='blue')
 plt.plot(x, y_3, color='yellow')
 plt.plot(x, y_4, color='red')
 # 设置坐标系
 plt.xlim(-5.0, 5.0)
 plt.ylim(-0.2, 1)

ax = plt.gca()
 ax.spines['right'].set_color('none')
 ax.spines['top'].set_color('none')
 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
 ax.yaxis.set_ticks_position('left')
 ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

plt.legend(labels=['$\mu = 0, \sigma^2=0.2$', '$\mu = 0, \sigma^2=1.0$', '$\mu = 0, \sigma^2=5.0$', '$\mu = -2, \sigma^2=0.5$'])
 plt.show()

来源：https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10690653.html