### 使用 Python 连接数据库读取数据并绘制正态分布图 为了完成这一任务，可以采用 `pandas` 库来处理数据，并利用 `sqlalchemy` 来建立与数据库的连接。对于绘图部分，则可以通过 `matplotlib` 实现正态分布图。 #### 数据库连接与数据获取 首先安装必要的包： ```bash pip install pandas sqlalchemy matplotlib pymysql ``` 接着编写用于连接 MySQL 数据库以及提取数据的脚本： ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎对象 (假设使用MySQL) engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name') # 执行SQL查询语句并将结果存储在一个DataFrame中 query = "SELECT * FROM table_name" dataframe = pd.read_sql(query, engine) print(dataframe.head()) # 查看前几行的数据确认是否成功加载 ``` 上述代码片段展示了如何通过 SQL 查询从指定表单里选取全部记录存入 Pandas 的 DataFrame 结构之中[^1]。 #### 正态分布图形化展示 一旦拥有了所需的数据集之后，就可以继续进行统计分析工作了。这里会介绍怎样基于某列数值制作直方图加上拟合曲线的形式呈现近似于标准正态分布的效果。 ```python import numpy as np import seaborn as sns import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt def plot_normal_distribution(df_column): mu, std = df_column.mean(), df_column.std() fig, ax = plt.subplots() count, bins, ignored = ax.hist( df_column.dropna(), density=True, alpha=.6, color='g' ) xmin, xmax = plt.xlim() x = np.linspace(xmin, xmax, 100) p = stats.norm.pdf(x, mu, std) ax.plot(x, p, 'k', linewidth=2) title = f"Fit results: μ = {mu:.2f}, σ = {std:.2f}" plt.title(title) plt.show() plot_normal_distribution(dataframe['column_of_interest']) ``` 这段程序定义了一个函数 `plot_normal_distribution()` 接受一个 Series 类型参数作为输入源，计算其均值和标准差后画出对应的概率密度函数图像[^2]。 #### 中文字体设置 如果希望图表中的中文字符能够正常显示而不出现乱码现象的话，还需要额外配置 Matplotlib 的字体选项。考虑到不同环境下的差异性，在线下载 SimHei 字体可能不是最佳方案；建议预先将所需的 TTF 文件放置在本地路径下再做相应调整[^3]。 ```python plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ``` 以上就是关于如何运用 Python 编程语言结合多个第三方模块实现从关系型数据库抓取资料进而构建可视化正态分布模型的方法概述。