import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as st
mu, sigma = 0, 1.0 # media y desvio estandar
datos = np.random.normal(mu, sigma, 10000) #creando muestra de datos
x=np.linspace(-4,4,num=1000)
y=st.norm.pdf(x,0,1)

plt.plot(x,y,'r')
# histograma de distribución normal.
plt.hist(datos, 30,color='c',histtype='bar',cumulative=False,edgecolor='black', linewidth=0.7,density=True,label="Datos")
plt.plot(x,y,'r--',label="PDF distribucion Normal ")
plt.ylim(0,0.5)
plt.ylabel('frequencia')
plt.xlabel('valores')
plt.title('Histograma - Variable aleatoria normal')
plt.legend(loc="upper right")
plt.show()

# -*- coding: utf-8 -*-

from matplotlib import rcParams
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as st


rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
rcParams['font.sans-serif'] = ['DejaVu Sans', 'Tahoma']


mu, sigma = 0, 1.0 # media y desvio estandar
datos = np.random.normal(mu, sigma, 10000) #creando muestra de datos
x = np.linspace(-4, 4, num=1000)
y = st.norm.pdf(x, 0, 1)


plt.plot(x, y, 'r--', label=(u"μ={}, σ²={}".format(mu, sigma)))
plt.legend(loc="upper right")
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as st

mu, sigma = 0, 1.0 # media y desvio estandar
datos = np.random.normal(mu, sigma, 10000) #creando muestra de datos
x = np.linspace(-4, 4, num=1000)
y = st.norm.pdf(x, 0, 1)


plt.plot(x, y, 'r--', label=("$\mu$={}, $\sigma^2$={}".format(mu, sigma)))
plt.legend(loc="upper right")
plt.show()