在Python中，我們可以使用matplotlib庫繪制密度分布曲線。密度分布曲線主要用于描述某一變量的數(shù)值分布情況。下面是一個簡單的例子，通過Python代碼實現(xiàn)繪制密度分布曲線的過程。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成隨機數(shù)據(jù)
data = np.random.randn(1000)
# 密度估計函數(shù)
density = scipy.stats.gaussian_kde(data)
# 生成橫坐標(biāo)數(shù)據(jù)
x = np.linspace(min(data), max(data), 100)
# 計算密度分布曲線上的縱坐標(biāo)數(shù)據(jù)
y = density(x)
# 繪制密度分布曲線
plt.plot(x, y)
# 設(shè)置圖表標(biāo)題
plt.title("Density plot")
# 顯示圖表
plt.show()

上面的代碼中，我們首先生成了一個隨機的數(shù)據(jù)集，然后使用scipy庫提供的高斯核密度估計函數(shù)（gaussian_kde）計算密度分布曲線上每一個點的縱坐標(biāo)值。最后，我們使用matplotlib庫繪制曲線，并給圖表添加了一個標(biāo)題。

圖表中的橫坐標(biāo)代表變量的取值范圍，縱坐標(biāo)代表該取值范圍內(nèi)變量出現(xiàn)的頻率。曲線越高，表示該變量取值的密度越大。

利用Python繪制密度分布曲線是一個簡單而實用的工具，可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)分布情況，為數(shù)據(jù)分析和相關(guān)決策提供支持。