A distribuição normal é uma forma que apresenta dados organizando a distribuição de probabilidade de cada valor nos dados. A maioria dos valores permanece em torno do valor médio, tornando o arranjo simétrico.
Usamos várias funções na biblioteca numpy para calcular matematicamente os valores de uma distribuição normal. Histogramas são criados sobre os quais traçamos a curva de distribuição de probabilidade.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mu, sigma = 0.5, 0.1
s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
# Create the bins and histogram
count, bins, ignored = plt.hist(s, 20, normed=True)
# Plot the distribution curve
plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) *
np.exp( - (bins - mu)**2 / (2 * sigma**2) ), linewidth=3, color='y')
plt.show()
Está output é o seguinte -