Python語言是一種流行的編程語言，可用于數據分析和數據可視化。在數據可視化方面，Python的Matplotlib庫提供了很多有用的功能，其中包括繪制直方圖和折線圖。本文將介紹如何在Python中繪制直方圖加折線圖。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 創建示例數據
np.random.seed(42)
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 繪制直方圖
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='blue')
# 繪制折線圖
x = np.linspace(-4, 4, 100)
y = np.exp(-x ** 2 / 2) / np.sqrt(2 * np.pi)
plt.plot(x, y, color='red', linewidth=2)
# 添加標題和標簽
plt.title('Histogram with Line Plot')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
# 顯示圖形
plt.show()

以上代碼使用Matplotlib庫中的plt.hist()函數繪制直方圖，并使用plt.plot()函數繪制折線圖。在繪制直方圖時，我們需要提供數據，以及直方圖的參數，例如bins（繪制的條形數量）、density（是否歸一化）等。而在繪制折線圖時，我們創建了一個x數據數組，并使用標準正態分布的概率密度函數計算了y數值，并在圖表中繪制。

最后，我們添加了標題和標簽，并使用plt.show()函數顯示圖形。執行以上代碼，我們可以得到一個直方圖加折線圖的圖表。從圖表中可以看出，數據分布符合標準正態分布，并且峰值出現在0的位置。