只需要在代码开头部分导入matplotlib包，在绘图结束后执行plt.show()即可。拿正态分布函数举例而言：
from d2l import torch as d2l
import matplotlib.pyplot as plt
"""定义一个正态分布函数"""
def normal(x,mu,sigma):
p = 1/math.sqrt(2 * math.pi * sigma**2)
return p * np.exp(-0.5 / sigma**2 * (x - mu)**2)
"""可视化正太分布"""
x = np.arange(-7,7,0.01)
#均值和标准差对
params = [(0,1),(0,2),(3,1)]
d2l.plot(x,[normal(x, mu, sigma) for mu, sigma in params],
xlabel='x',
ylabel='p(x)',
figsize=(4.5,2.5),
legend=[f'mean{mu},std{sigma}' for mu,sigma in params])
plt.show()
