正态分布函数绘制
    正态分布函数是统计学中的一个重要概念，也是应用最广泛的概率分布之一。正态分布函数可以用于描述许多自然现象，例如人口分布、智力分布、体重分布等。本文将介绍如何使用Python绘制正态分布函数。
    1. 导入必要的库
    首先，需要导入matplotlib和numpy库，并使用“%matplotlib inline”命令来使图形在Notebook中显示。
    ```python
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    %matplotlib inline
    ```
    2. 定义正态分布函数
    使用numpy库中的“np.exp”函数和“np.pi”常量来定义正态分布函数。其中，μ表示均值，σ表示标准差。
    ```python
linspace函数python    def normal_distribution(x, μ, σ):
    return 1/(σ*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(x-μ)**2/(2*σ**2))
    ```
    3. 绘制正态分布函数图像
    使用matplotlib库的“plt.plot”函数来绘制正态分布函数图像。可以通过修改μ和σ的值来观察正态分布函数图像的变化。
    ```python
    x = np.linspace(-5, 5, 1000)
    μ, σ = 0, 1
    plt.plot(x, normal_distribution(x, μ, σ))
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('Probability density')
    plt.title('Normal Distribution Function')
    plt.show()
    ```
    4. 绘制多个正态分布函数图像
    可以使用matplotlib库的“plt.subplots”函数来绘制多个正态分布函数图像。例如，可以绘制两个均值分别为0和2的正态分布函数。
    ```python
    fig, ax = plt.subplots()
    x = np.linspace(-5, 5, 1000)
    μs, σ = [0, 2], 1
    for μ in μs:
    ax.plot(x, normal_distribution(x, μ, σ), label='μ={}'.format(μ))
   
    ax.legend()
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('Probability density')
    plt.title('Normal Distribution Function')
    plt.show()
    ```
    通过以上步骤，就可以绘制正态分布函数图像了。在实际应用中，正态分布函数图像经常被用于分布分析、假设检验、统计预测等方面。

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