二次元標準正規分布を3Dプロットする

二次元標準正規分布を3Dプロットしたい

プロットしました。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 二次元標準正規分布の定義
def normal_distribution_2d(x, y):
    return 1 / (2 * np.pi) * np.exp(-0.5 * (x**2 + y**2))

# X, Y の値の生成
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# Z の値（分布の計算）
Z = normal_distribution_2d(X, Y)

# 3D プロット
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

ax.set_xlabel('X axis')
ax.set_ylabel('Y axis')
ax.set_zlabel('Probability Density')
ax.set_title('2D Standard Normal Distribution')

plt.show()