Python是一種強大的編程語言，而它的數據分析庫之一——Matplotlib也為我們提供了許多方便的功能。它可以幫助我們更好地理解數據。正態QQ圖就是其中之一，它可以用來檢驗數據是否符合正態分布。

# 導入必要的模塊
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 創建正態分布數據
x = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 繪制正態QQ圖
plt.figure()
stats.probplot(x, dist="norm", plot=plt)
plt.show()

上面的代碼使用numpy生成1000個均值為0，標準差為1的正態分布數據。然后使用scipy的probplot函數繪制正態QQ圖。dist參數表示在QQ圖中使用的分布，'norm'代表正態分布。結果如下：

plt.show()

我們可以根據QQ圖的結果來推斷數據是否符合正態分布。如果數據點接近直線，則說明數據符合正態分布。如果在兩端出現偏離，說明數據的分布有偏差。

總之，正態QQ圖是一種非常實用的數據分析工具，能夠幫助我們更好地處理數據。