scipy.stats.norm
обеспечивает легкий доступ к pdf нормального распределения с
известными параметрами;по умолчанию он соответствует стандартному нормальному, mu = 0, sigma = 1.
Чтобы это правильно соответствовало вашим выборочным данным, гистограмма должна
отображать плотности, а не считать, поэтому используйте norm_hist=True
в вызове seaborn.distplot
.
import numpy as np
import seaborn as sns
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.standard_normal(1000)
ax = sns.distplot(x, kde = False, norm_hist=True)
# calculate the pdf over a range of values
xx = np.arange(-4, +4, 0.001)
yy = stats.norm.pdf(xx)
# and plot on the same axes that seaborn put the histogram
ax.plot(xx, yy, 'r', lw=2)