Mermaid 本身并不直接支持绘制数学函数或统计分布图，因为它主要用于创建流程图、序列图等。然而，你可以使用 Mermaid 来描述数据流和逻辑流程，然后结合其他工具（如 Python 的 Matplotlib 库）来生成正态分布曲线图。 如果你坚持要在 Mermaid 中展示一些与正态分布相关的信息，可以创建一个流程图来描述数据处理的步骤，例如： ```mermaid graph TD A[收集数据] --> B[计算均值] B --> C[计算标准差] C --> D[生成正态分布曲线] D --> E[可视化结果] ``` 这个流程图描述了从收集数据到生成并可视化正态分布曲线的步骤。 如果你想实际绘制一个正态分布曲线，可以使用 Python 和 Matplotlib 来实现。以下是一个简单的示例代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # 设置均值和标准差 mu, sigma = 0, 1 # 生成数据点 x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) y = norm.pdf(x, mu, sigma) # 绘制正态分布曲线 plt.plot(x, y) plt.title('Normal Distribution') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Probability Density') plt.grid(True) plt.show() ``` 运行这段代码会生成一个标准的正态分布曲线图。你可以根据需要调整均值 `mu` 和标准差 `sigma` 的值。