Matplotlibを使用してベルカーブを描く方法

方法1: numpyとmatplotlibを使用してベルカーブを描く

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# データの作成
mu = 0  # 平均
sigma = 1  # 標準偏差
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100)  # x軸の範囲
# ベルカーブの計算
y = (1/(sigma * np.sqrt(2*np.pi))) * np.exp(-0.5*((x-mu)/sigma)2)
# グラフの描画
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability density')
plt.title('Bell Curve')
plt.grid(True)
plt.show()

方法2: scipy.statsを使用してベルカーブを描く

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# データの作成
mu = 0  # 平均
sigma = 1  # 標準偏差
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100)  # x軸の範囲
# ベルカーブの計算
y = norm.pdf(x, mu, sigma)
# グラフの描画
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability density')
plt.title('Bell Curve')
plt.grid(True)
plt.show()

これらの方法を使用すると、正規分布（ベルカーブ）を描画することができます。muは平均値を表し、sigmaは標準偏差を表します。ベルカーブは平均を中心に左右対称な形状を持ち、標準偏差が小さいほど曲線はよりピークが高くなります。

以上のコード例を使用して、Matplotlibを使ってベルカーブを描く方法を理解することができます。さまざまなパラメータを変更して実験してみてください。