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Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在数据可视化方面也表现出色。特别是借助于Matplotlib这样的模块，我们能够轻松地绘制各种图形，包括标准正态分布直方图。下面将介绍如何利用Python的Matplotlib模块来画标准正态分布直方图。
步骤一：打开命令行窗口
首先，按下键盘上的Win R组合键，打开运行窗口；在弹出的窗口中输入"cmd"并点击确定，即可打开Windows命令行窗口。
步骤二：进入Python交互窗口
在命令行窗口中输入"python"并按下Enter键，即可进入Python的命令交互窗口。
步骤三：引入必要的模块
在Python交互窗口中使用import语句，引入Matplotlib的pyplot函数并将其重命名为plt，同时引入NumPy模块并将其重命名为np。
步骤四：生成数据
利用NumPy中的函数np.random.randn(21111)，生成满足标准正态分布的21111个随机数。
步骤五：绘制直方图
使用plt.hist(z, bins53, normed0, facecolor'green', edgecolor'black', alpha0.7)函数绘制直方图。其中，参数bins表示直方图的数量，normed0表示数据不归一化，facecolor和edgecolor分别表示直方图的填充颜色和边缘颜色，alpha表示透明度。
步骤六：添加标题和标签
通过plt.title()函数可以给直方图添加标题，而plt.xlabel()和plt.ylabel()函数则用于添加横纵坐标的标签。
步骤七：显示直方图
调用()函数显示生成的直方图，并进行查看。
步骤八：完整代码展示
若希望一次性查看完整的代码，可使用Spyder编辑器完成。以下是完整的代码示例：
```python
import as plt
import numpy as np
z np.random.randn(21111)
plt.hist(z, bins53, normed0, facecolor'green', edgecolor'black', alpha0.7)
plt.title('Standard Normal Distribution Histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
()
```
通过以上步骤，我们可以利用Python的Matplotlib模块轻松绘制出具有美观效果的标准正态分布直方图，为数据分析和可视化工作提供了便利。
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