Python说来简单也简单，但是也不简单，尤其是再跟高数结合起来的时候。。。 正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称

正态分布（Normal distribution）又成为高斯分布（Gaussian distribution） 若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为： 则其概率密度函数为： 正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布： 概率密度函数     代码实现： # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u0