Python是一個強大的編程語言，廣泛應用于數據科學、機器學習和人工智能等領域。在數據科學中，概率分布是非常重要的，因此可以使用Python來繪制概率曲線以更好地理解數據。Python中的Matplotlib包提供了方便的概率分布繪圖功能。

#導入必要的庫
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm
#生成數據
data = np.random.normal(size=10000)
#設置畫布大小
plt.figure(figsize=(10,6))
#繪制概率密度函數
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g')
#添加概率曲線
x_axis = np.arange(-4, 4, 0.1)
plt.plot(x_axis, norm.pdf(x_axis), color='r')
#添加網格線和標題
plt.grid(True)
plt.title('Normal Distribution')
#顯示圖形
plt.show()

上述代碼使用了numpy和scipy庫生成10000個標準正態分布數據，并使用Matplotlib繪制概率密度函數和概率曲線。其中，bins表示組數，density表示是否對直方圖進行歸一化處理，alpha表示透明度，color為顏色。對于概率曲線，使用norm.pdf(x)函數生成標準正態分布的概率密度函數。最后，添加網格線、標題并顯示圖形。

通過上述代碼，我們可以輕松地在Python中繪制概率曲線，更好地理解和分析數據。