正态分布和概率是概率论中的两个重要概念，它们之间存在以下区别：
定义
概率：概率是数学概率论的基本概念，表示一个事件发生的可能性大小的数，范围在0到1之间。概率是对随机事件发生的可能性的度量。
正态分布：正态分布是连续概率分布的一种，具有两个参数μ和σ²，其中μ是均值，σ²是方差。正态分布的概率密度函数是关于μ对称的钟形曲线，其形状由均值和标准差决定。
类型
概率：概率可以用于描述一维或多维随机变量的取值可能性，包括离散随机变量和连续随机变量的分布。
正态分布：正态分布是连续随机变量分布的一种，属于连续概率分布的范畴。除了正态分布，连续随机变量分布还包括均匀分布、指数分布等。
表达式
概率：概率通常以P（A）表示，其中A是一个随机事件。概率的计算公式为P（A） = 事件A发生的次数 / 所有可能的基本事件总数。
正态分布：正态分布的概率密度函数表达式为f（x） = （1 / （σ√（2π））） e^（-（x - μ）² / （2σ²）），其中μ是均值，σ是标准差。标准正态分布的概率密度函数表达式为f（x） = （1 / √（2π）） e^（-x² / 2），其中μ=0，σ=1。
形态
概率：概率的形态是一个在0到1之间的数值，用于量化事件发生的可能性。
正态分布：正态分布的形态由均值μ和标准差σ决定，不同的μ和σ会得到不同的正态分布曲线。标准正态分布的形态是固定的，其曲线关于y轴对称，且在x轴上方和下方的面积相等。
应用
概率：概率论广泛应用于统计学、物理学、工程学等各个领域，用于描述和分析随机事件的可能性。
正态分布：正态分布在统计学中具有重要地位，许多统计方法（如假设检验、置信区间计算）都是基于正态分布的假设进行推导的。此外，正态分布也用于描述许多自然和社会现象，如人的身高、考试成绩等。
总结：
概率是描述随机事件发生可能性的数值，而正态分布是一种具有特定参数（均值和标准差）的连续概率分布。正态分布在统计学中具有广泛应用，许多统计方法都基于其假设进行推导。标准正态分布是正态分布的一种特殊形式，其均值为0，标准差为1，具有固定的形态和广泛的应用。
