绘制正态分布的分布函数和概率密度曲线
1 .正态分布的概率密度函数和分布函数：
2 .代码实现： importsympyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt--------结构数据------- -结构数据0.1 ) 3360x_1.append(I ) y_1.append ) NP.exp(-(I*I/2.0 ) )/NP.sqrt )2*NP.PI ) ) x=sympy . -float('INF ' ) m_1.append(i ) I ) n _1. app pend [ ] foriinnp.arange (-10，10， 0.1 ) 3360x_2.append(I ) y_2.append ) NP.exp(-) I/(2.0*2*2) ) ) ) NP.sqrt ) NP.pi ) I )- Y.subs(x ) x，- float (“INF”) ) ) NP ) []y_3，n_3=[]，[ ] foriinnp.arange (-10，10， 0.1 ) 3360x_3.append(I ) y_3.append ) NP.exp(-(((I-1 ) *2/2.0 ) )/NP.sqrt )2*NP.PI ) x I )- Y.subs(x ) x， -float(INF ) ) m_3.append(i ) I ) n_3.append(RES ) #----------可视化概率密度函数标题PLT.rcparams [ 配置字体PLT.rcparams [ ' axes.unicode _ MINUS ' ]=false #通常表示减号PLT的label='=0 =1' ) #附加数据PLT.plot (x loc='right ' ) # x轴标签PLT.ylabel(y，loc='top ' ) # y轴标签PLT.legend ) framealpha=1， 添加frameon=true(#图标plt.show )，表示#-------------- -可视化分布函数---------------=' kaitt c='red '，label='=0label='=0=2' (PLT.plot (m _ 3，n_3，c='blue '，label='=1 =1' ) )