正态分布（NormalDistribution）是一种在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布。它有许多独特的特点，以下是其中的一些：
1.对称性：正态分布是一个关于均值（μ）对称的分布，这意味着其概率密度函数在均值两侧是相等的。这种对称性使得正态分布在许多实际应用中具有重要的意义，因为它可以简化分析和计算。
2.单峰性：正态分布只有一个峰值，即最高点，位于均值处。这意味着大部分数据都集中在均值附近，而离均值较远的数据出现的概率较低。
3.曲线呈钟形：正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，中间高，两边逐渐降低。这种形状使得正态分布在许多实际问题中具有广泛的适用性，如生物测量、质量控制等。
4.68-95-99.7法则：正态分布有三个重要的性质，即大约68%的数据位于均值的一个标准差范围内，大约95%的数据位于两个标准差范围内，大约99.7%的数据位于三个标准差范围内。这些比例在正态分布中是固定的，不受样本大小的影响。
5.无界性：虽然正态分布的概率密度函数在负无穷和正无穷之间是连续的，但在实际问题中，我们通常只关注某个特定的区间，这个区间可以是实数轴上的任意一段。因此，正态分布在这个意义上是无界的。
6.可加性：如果两个独立的正态随机变量之和仍然服从正态分布，那么它们的联合分布也是正态分布。这使得正态分布在处理多个相互独立的随机变量时具有很大的便利性。
7.参数确定性：正态分布的概率密度函数由两个参数决定，即均值（μ）和方差（σ_）。这两个参数完全确定了正态分布的形状和位置。
总之，正态分布在许多实际问题中具有广泛的应用，其独特的特点使得我们可以方便地对其进行分析和处理。然而，需要注意的是，正态分布在现实中的应用往往受到一定程度的偏离，因此在应用正态分布时，我们需要对数据进行充分的检验和分析。