python画高斯分布图形

高斯分布，也叫正态分布，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。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的宽度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 

定义 

---------以上摘自百度百科

 

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math     def normal_distribution(x, mean, sigma):     return np.exp(-1*((x-mean)**2)/(2*(sigma**2)))/(math.sqrt(2*np.pi) * sigma)     mean1, sigma1 = 0, 1 x1 = np.linspace(mean1 - 6*sigma1, mean1 + 6*sigma1, 100)   mean2, sigma2 = 0, 2 x2 = np.linspace(mean2 - 6*sigma2, mean2 + 6*sigma2, 100)   mean3, sigma3 = 5, 1 x3 = np.linspace(mean3 - 6*sigma3, mean3 + 6*sigma3, 100)   y1 = normal_distribution(x1, mean1, sigma1) y2 = normal_distribution(x2, mean2, sigma2) y3 = normal_distribution(x3, mean3, sigma3)   plt.plot(x1, y1, 'r', label='m=0,sig=1') plt.plot(x2, y2, 'g', label='m=0,sig=2') plt.plot(x3, y3, 'b', label='m=1,sig=1') plt.legend() plt.grid() plt.show()