如何绘制正态分布的三维曲线图

要绘制正态分布的三维曲线图，可以按照以下步骤进行：

导入必要的库和模块：首先，需要导入一些常用的数据处理和可视化库，如NumPy、Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d。
生成正态分布数据：使用NumPy的random模块生成符合正态分布的随机数据。可以使用numpy.random.normal函数来生成指定均值和标准差的正态分布数据。
创建三维坐标系：使用Matplotlib的figure和Axes3D模块创建一个三维坐标系。
绘制三维曲线图：使用plot_surface函数绘制三维曲线图。将生成的正态分布数据作为X、Y坐标，将对应的概率密度函数值作为Z坐标。
添加标签和标题：为图表添加合适的坐标轴标签和标题，以便更好地理解图表内容。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 生成正态分布数据
mean = 0
std = 1
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.linspace(-3, 3, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.exp(-(X**2 + Y**2) / (2 * std**2)) / (2 * np.pi * std**2)

# 创建三维坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维曲线图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Normal Distribution')

# 显示图表
plt.show()

这段代码会生成一个以X、Y为坐标轴，Z为高度的三维曲线图，其中Z值表示了对应点的概率密度函数值。可以根据需要调整均值、标准差和绘制范围来获得不同的正态分布曲线图。

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