今天小编就为大家分享一篇在python中画正态分布图像的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

文章目录1. 概率分布是什么2. 正态分布意味着什么2.1 中心极限定理2.2 重要性3. 正态分布的变量有哪些4.python来检验数据的分布5.特别注意 1. 概率分布是什么 我们可以投10000次骰子，每次都有6种可能的取值，我们可以将类别数设为6，然后我们就可以开始对每一类出现的次数进行计数了。我们可以画出上述结果的曲线，该曲线就是概率分布曲线。目标变量每个取值的可能性就由其概率分布决定。 一旦我们知道了变量的概率分布，我们就可以开始估计事件出现的概率了，我们甚至可以使用一些概率公式。至

前些日子在做绩效体系的时候，遇到了一件囧事，居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了，尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法，还是十分的惭愧。实际上，当时有效偏颇了，忽略了问题的本质，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。 例如，画出指定区间的一个多项式函数： Python 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y