如何在matplotlib中显示正态分布图中的标准差和值？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)  # 生成1000个符合正态分布的随机数

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.7)  # 绘制直方图，设置bins数量、密度和透明度

plt.axvline(np.mean(data), color='r', linestyle='dashed', linewidth=1)  # 绘制均值线，红色虚线
plt.axvline(np.mean(data) + np.std(data), color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)  # 绘制均值+标准差线，绿色虚线
plt.axvline(np.mean(data) - np.std(data), color='g', linestyle='dashed', linewidth=1)  # 绘制均值-标准差线，绿色虚线

plt.legend(['Mean', 'Mean + Std', 'Mean - Std'])  # 添加图例
plt.xlabel('Value')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('Frequency')  # 设置y轴标签

plt.show()  # 显示图形