下面是一个使用Python编程语言实现gamma分布的案例：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gamma
# 生成gamma分布数据
shape = 2 # 形状参数
scale = 2 # 尺度参数
size = 1000 # 数据个数
data = gamma.rvs(shape, scale=scale, size=size)
# 绘制gamma分布概率密度函数图像
x = np.linspace(gamma.ppf(0.01, shape, scale=scale), gamma.ppf(0.99, shape, scale=scale), 100)
plt.plot(x, gamma.pdf(x, shape, scale=scale), 'r-', lw=2, label='gamma pdf')
# 绘制生成的gamma分布数据直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g', label='data histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Gamma Distribution')
plt.legend()
plt.show()
```
上述代码通过使用`scipy.stats`库中的`gamma`函数生成gamma分布的随机数据，并使用`matplotlib`库绘制了gamma分布的概率密度函数图像和生成的数据的直方图。
在代码中，首先定义了形状参数`shape`和尺度参数`scale`，然后使用`gamma.rvs`函数生成了1000个gamma分布的随机数据。使用`gamma.ppf`函数定义了横坐标的范围，并使用`gamma.pdf`函数计算了gamma分布的概率密度函数值，并绘制了对应的图像。使用`plt.hist`函数绘制了生成的gamma分布数据的直方图。
