如何用python绘制单变量数据的正态分布曲线

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats

data = np.random.randn(1000)

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

mu, std = data.mean(), data.std()
x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)
pdf = stats.norm.pdf(x, mu, std)

plt.plot(x, pdf, label='正态分布')

plt.legend()
plt.title('单变量数据的正态分布曲线')

plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 计算正态分布的概率密度函数
mu, std = data.mean(), data.std()
x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)
pdf = stats.norm.pdf(x, mu, std)

# 绘制正态分布曲线
plt.plot(x, pdf, label='正态分布')

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('单变量数据的正态分布曲线')

# 显示图形
plt.show()