Python 有没有办法从csv文件中查看我的图形是否具有正态分布？

所以我用python做了一个直方图，频率非常不规则，但看起来仍然是正态分布。为了证实这一点，我想知道95%的数据是否在[μ-2σ，μ+2σ]范围内。但我一直在寻找一些有用的东西，但什么也找不到。我尝试了一些事情，但没有成功

data_athle = df[df['Sport']=='Athletics']
height= data_athle['Height'].dropna()

plt.hist(height, bins=50)

plt.grid()

plt.xlabel('Participant height in cm')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Height of athletisism participants')
plt.show()

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这是代码，希望有人能帮我弄清楚怎么做这更像是一个数据科学、统计学的问题，而不是直接编程

首先，如果你认为这是一个正态分布，但直方图看起来很难看，尝试不同数量的垃圾箱。特别是如果您没有那么多数据点，那么如果容器太小，则很难看到底层分布

不管怎么说，你可以这样想：正态分布是由它的平均值和标准偏差唯一定义的，所以只需计算数据的μ和σ，然后在柱状图上用这些参数绘制一个正态分布，看看它是什么样子

至于“检查……是否在……范围内”，这是一个简单的过滤操作

您可以使用pandas功能获取大于mu-2sigma和小于mu+2sigma的所有高度，然后计算它们的数量

heights\u in\u 2sigma=高度[高度mu+2*sigma]
百分比=长度（高度单位为英寸）/长度（高度）

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至少是这样；我还没有检查语法是否完全正确。但这就是我的想法

需要95%以上的数据在平均值+/-2西格玛范围内才能正常。一个常见的诊断工具是生成。