Python是一种广泛使用的高级编程语言，其强大的标准库和第三方库使其成为科学计算和数据分析的首选语言之一。流行的Python库之一是NumPy，它提供了强大的数组操作和数学函数。在这里，我们将学习如何使用Python和NumPy来制作正太直方图。

正太直方图是一种显示数据频率分布的图表。它将数据放在X轴上，将频率放在Y轴上，并使用高度显示每个区间内的频率。正太直方图的形状通常被用来推断数据的分布情况，如对称性、峰度和偏度。

让我们来看一下下面的Python代码，它将生成一条正态分布曲线并将其转换为正太直方图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a random dataset with normal distribution
mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation
data = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
# Create the histogram
count, bins, ignored = plt.hist(data, 30, density=True)
# Calculate the normal distribution curve
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = (1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)))*np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2))
# Plot the curve
plt.plot(x, y, color='red')
# Add titles and labels
plt.title('Normal Distribution Histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# Show the plot
plt.show()

以上代码首先使用NumPy生成了一个包含1000个随机数的正态分布数据集。然后，它使用Matplotlib库中的hist函数将这些数据制成直方图，并计算了一条概率密度函数，然后绘制出一条红线，表示正态分布曲线。最后，它添加了标题和标签，并显示了图表。

这就是Python和NumPy制作正太直方图的过程，你可以使用不同的均值和标准差来生成不同的正态分布数据，进而学习和理解数据的分布情况。