Python是一種高級、開源的編程語言，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)計算、Web開發(fā)、人工智能等領(lǐng)域。其中，Python的數(shù)學(xué)計算和繪圖功能非常強(qiáng)大，可以輕松地繪制各種數(shù)學(xué)函數(shù)，包括高斯函數(shù)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def gaussian(x, mu, sigma):
return 1/(np.sqrt(2*np.pi)*sigma)*np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))
x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y1 = gaussian(x, 0, 1)
y2 = gaussian(x, 0, 2)
y3 = gaussian(x, 2, 1)
plt.plot(x, y1, label="mu=0,sigma=1")
plt.plot(x, y2, label="mu=0,sigma=2")
plt.plot(x, y3, label="mu=2,sigma=1")
plt.legend()
plt.show()

以上代碼使用了numpy和matplotlib庫，定義了一個高斯函數(shù)，并繪制了三條不同參數(shù)的高斯函數(shù)曲線。其中，x為橫坐標(biāo)，mu為均值，sigma為標(biāo)準(zhǔn)差。

通過畫出高斯函數(shù)曲線，我們可以更直觀地理解高斯分布的特點：呈現(xiàn)對稱的鐘形曲線，且均值越大、標(biāo)準(zhǔn)差越小，則曲線越集中于均值點。