Python是一種非常流行的編程語言，廣泛應用于人工智能、數據分析和科學計算領域。其中，Python的正態分布圖庫在數據分析中非常常見，可以方便地繪制出一組數據的概率分布圖像，幫助我們更好地分析數據。我們來看看Python中如何使用正態分布圖庫吧。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 隨機生成一組數據
data = np.random.normal(size=10000)
# 繪制正態分布圖
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g')
plt.title('Normal Distribution')
plt.show()

以上代碼中，我們使用Python中的numpy和matplotlib庫。首先使用numpy生成一組大小為10000的隨機數（符合標準正態分布），然后使用matplotlib繪制正態分布圖。其中plt.hist方法繪制直方圖，bins參數指定區間個數，density參數指定顯示的是否為概率密度，alpha參數指定透明度，color參數指定顏色。plt.title方法用于設置圖像標題，plt.show方法用于顯示圖像。

from scipy.stats import norm
# 繪制正態分布概率密度函數圖像
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = norm.pdf(x, 0, 1)
plt.plot(x, y, 'r-', lw=2)
plt.title('Normal Probability Density Function')
plt.show()

上面的代碼中，我們使用了Python中的scipy庫中的norm函數。首先用np.linspace方法生成-5到5之間100個等距的數字，作為x軸坐標點。然后使用norm.pdf方法計算每個點的概率密度函數值，并作為y軸坐標點。最后使用plt.plot方法繪制出概率密度函數圖像，其中'r-'表示紅色實線。

綜上，Python的正態分布圖庫使用起來非常簡單，只需導入相關庫和使用對應的方法即可。對于數據分析和科學計算等領域，掌握正態分布圖的使用可以大大提高數據處理和分析的效率，使我們更好地理解數據。