Python是一種廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析以及人工智能領(lǐng)域的編程語言。其中，matplotlib是Python的一個常用繪圖庫，用于生成各種靜態(tài)、動態(tài)、交互式的圖形。

本文將介紹如何使用Python及matplotlib繪制分布函數(shù)圖像。在繪圖過程中，我們使用numpy庫生成分布的隨機(jī)樣本，然后使用matplotlib繪制分布函數(shù)圖像，通過分布函數(shù)圖像了解分布的特點(diǎn)及其分布范圍。

# 導(dǎo)入需要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 正態(tài)分布函數(shù)
def normal_distribution(mean, var):
std = np.sqrt(var)
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 100)
y = np.exp(-(x-mean)**2/(2*var)) / np.sqrt(2*np.pi*var)
return x, y
# 生成隨機(jī)樣本
samples = np.random.normal(0, 1, 10000)
# 繪制分布函數(shù)圖像
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.hist(samples, bins=50, density=True, alpha=0.6)
x, y = normal_distribution(0, 1)
plt.plot(x, y, 'r-', label='Normal Distribution')
plt.legend()
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Normal Distribution Histogram and Density Plot')
plt.show()

在代碼中，我們首先定義了一個正態(tài)分布函數(shù)，然后使用numpy庫生成了10000個符合正態(tài)分布的隨機(jī)樣本。接下來，我們使用plt.hist()函數(shù)繪制了樣本數(shù)據(jù)的直方圖，其中，參數(shù)density=True表示將直方圖轉(zhuǎn)化為密度圖。最后，我們調(diào)用plt.plot()函數(shù)繪制了正態(tài)分布的分布函數(shù)圖像，并添加了一些字體說明。

通過這樣的一份Python代碼，我們可以生成類似這樣的分布函數(shù)圖像，使得我們更加直觀的了解數(shù)據(jù)分布的一些特征。