概述：
正态分布是统计学中常用的一种概率分布。当数据量足够大时，很多分布近似于正态分布，因此它是常用的一种分布。这里主要是介绍，在Java中我们可以使用一些库和方法来实现正态分布。
1.正态分布在Java中的运行要求：
除了正常的Java运行环境外，需要下载以下工具包；
Numbers – Apache Commons Numbers；
2.具体的实现方法：
下面以一段代码来介绍：
package NormalDistribution;
import org.apache.commons.statistics.distribution.*;
public class NorDisExample {
public static void main(String[] args) {
normalDistribution( 0.0, 1.0);
}
/**
* @param mean 均值
* @param sd 标准差 Standard Deviation
* @param x 需要计算的点
*/
public static void normalDistribution(Double mean, Double sd) {
NormalDistribution normalDistribution = NormalDistribution.of (mean, sd);
// 设定需要计算的某点
double x= 1.0;
// 设定需要计算的概率区间
double x0= 0.0;
double x1= 3.0;
// 计算某点概率密度（PDF）
double pdf = normalDistribution.density(x);
System.out.println("PDF: " + pdf);
// 计算某区间累积概率（CDF）
double cdf = normalDistribution.probability( x0, x1) ;
System.out.println("CDF: " + pdf);
}
}
//验算方法：区间[0,3]的累积概率加上0.5应该等于0.9987左右。引入类包：
/*
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*/
package org.apache.commons.statistics.distribution;
import org.apache.commons.numbers.gamma.Erfc;
import org.apache.commons.numbers.gamma.InverseErfc;
import org.apache.commons.numbers.gamma.ErfDifference;
import org.apache.commons.rng.UniformRandomProvider;
import org.apache.commons.rng.sampling.distribution.GaussianSampler;
import org.apache.commons.rng.sampling.distribution.ZigguratSampler;运算结果截图：
3.结语：
之前有人使用Apache Commons Math3的库来计算正态分布函数，在Math4时，采用Apache Commons Statistics来处理，用Numbers – Apache Commons Numbers和RNG – Commons RNG配合使用。
4.参考资料：
[Apache Commons 官方文档]
java正态分布函数_mob64ca12d06991的技术博客_51CTO博客 [原创] https://blog.51cto.com/u_16213300/6957923
正态分布和Java实现 小鱼干换酒钱 [原创] http://t.csdnimg.cn/gBzhg