正态分布的概率密度函数公式为：
\[ f（x） = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} e^{-\frac{（x-\mu）^2}{2\sigma^2}} \]
其中：
\（ \mu \） 是正态分布的期望值，决定了分布的位置。
\（ \sigma \） 是标准差，决定了分布的幅度。
当 \（ \mu = 0 \） 且 \（ \sigma = 1 \） 时，正态分布称为标准正态分布，其概率密度函数简化为：
\[ f（x） = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}} \]
正态分布是一种连续型概率分布，其概率密度函数呈钟形曲线，关于均值 \（ \mu \） 对称，并在均值处达到最大值。标准正态分布的概率密度函数在 \（ x = 0 \） 处达到最大值，并且关于 \（ x = 0 \） 对称。