正态分布是一种重要的概率分布，它的图像呈钟形，并且以均值为中心对称。在统计学、自然科学和社会科学中，正态分布广泛应用于数据分析、统计推断和预测模型等领域。

正态分布的概率密度函数图像如下所示：


上图中，横轴表示随机变量的取值，纵轴表示该取值出现的概率密度。正态分布的概率密度函数具有如下特征：

1. 呈钟形，以均值为中心对称。

2. 在均值处取得最大值，随着偏离均值越远，概率密度逐渐减小。

3. 标准差越小，钟形图像越瘦高；标准差越大，钟形图像越扁平。

正态分布的概率密度函数可以表示为：

$$ f(x) = \frac} e^} $$

其中，$\mu$ 表示均值，$\sigma$ 表示标准差。通过改变均值和标准差的取值，可以得到不同形状的正态分布图像。

正态分布的概率密度函数图像在实际应用中具有重要的意义。例如，在财务分析中，可以使用正态分布来描述股票价格的波动情况；在医学研究中，可以使用正态分布来描述人群的身高、体重等生理特征；在质量控制中，可以使用正态分布来描述生产过程中的误差分布情况。

总之，正态分布的概率密度函数图像是一种重要的数学工具，它可以帮助我们更好地理解和分析现实世界中的数据分布情况。