# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
mu = 100 # 正态分布的均值
sigma = 15 # 标准差
x = mu + sigma * np.random.randn (10000) # 在均值周围产生符合正态分布的x值
num_bins = 50
n, bins, patches = plt.hist (x, num_bins, density=True, facecolor='green', alpha=0.5)
# 直方图函数，x为x轴的值，normed=1表示为概率密度，即和为一，绿色方块，色深参数0.5.返回n个概率，直方块左边线的x值，及各个方块对象
y = norm.pdf (bins, mu, sigma) # 画一条逼近的曲线
plt.plot (bins, y, 'r--')
plt.xlabel ('Smarts')
plt.ylabel ('Probability')
plt.title (r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$') # 中文标题 u'xxx'
plt.subplots_adjust (left=0.15) # 左边距
plt.show ()
# import numpy as np
# import matplotlib.pyplot as plt
#
# from scipy.stats import norm
# mu = 100 # 均值
# sigma = 15 # 标准文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-535842.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-535842.html
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