柱状图与不相关的高斯曲线具有相同的高度，与柱状图数据无关。

在Python中，可以使用matplotlib库来绘制柱状图和高斯曲线。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

然后，我们可以生成一些随机数据作为柱状图的数据：

data = np.random.randn(1000) # 生成1000个随机数

接下来，我们可以使用plt.hist()函数绘制柱状图：

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='b') # 绘制柱状图

其中，bins参数指定柱状图的柱子数量，density=True表示将柱状图的频数转换为频率，alpha参数控制柱状图的透明度，color参数控制柱状图的颜色。

然后，我们可以计算高斯曲线的均值和标准差，并使用norm.pdf()函数生成高斯曲线的数据：

mu, std = norm.fit(data) # 计算均值和标准差
x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100) # 生成一些x值
y = norm.pdf(x, mu, std) # 使用均值和标准差计算高斯曲线的y值

最后，我们可以使用plt.plot()函数绘制高斯曲线：

plt.plot(x, y, 'r-', linewidth=2) # 绘制高斯曲线

完整的代码示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

data = np.random.randn(1000) # 生成1000个随机数

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='b') # 绘制柱状图

mu, std = norm.fit(data) # 计算均值和标准差
x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100) # 生成一些x值
y = norm.pdf(x, mu, std) # 使用均值和标准差计算高斯曲线的y值

plt.plot(x, y, 'r-', linewidth=2) # 绘制高斯曲线

plt.show() # 显示图形

运行上述代码，可以得到一张包含柱状图和高斯曲线的图形，它们具有相同的高度，与柱状图的数据无关。