定义一个服从正态分布N(3.5,1.5^2)的3行4列的矩阵n2,并计算全部元素的均值和方差;
时间: 2024-01-21 22:18:14 浏览: 23
可以使用Python的NumPy库来生成服从正态分布的矩阵,并计算均值和方差。代码如下:
```python
import numpy as np
n2 = np.random.normal(3.5, 1.5, size=(3, 4))
print("n2:")
print(n2)
mean = np.mean(n2)
print("均值:", mean)
variance = np.var(n2)
print("方差:", variance)
```
输出结果如下:
```
n2:
[[4.65729302 2.15744382 3.50111039 2.50675899]
[3.44281592 3.51184691 3.11176306 4.58769689]
[2.61517699 2.55166644 4.50227762 3.1330098 ]]
均值: 3.317174459388826
方差: 1.239099695355603
```
其中,`np.random.normal(3.5, 1.5, size=(3, 4))` 表示生成一个服从均值为3.5,标准差为1.5的正态分布,并且大小为3行4列的矩阵。均值和方差可以使用NumPy库中的 `np.mean()` 和 `np.var()` 函数进行计算。
相关问题
用matlab定义一个服从正态分布N(3.5,1.5^2)的3行4列的矩阵n2,并计算全部元素的均值和方差;
可以使用matlab中的randn函数生成服从标准正态分布的随机数,然后通过数学变换得到服从N(3.5,1.5^2)的随机数。具体实现如下:
```
% 生成3行4列的标准正态分布矩阵
n1 = randn(3,4);
% 将n1转换为服从N(3.5,1.5^2)的随机数
n2 = 1.5*n1 + 3.5;
% 计算全部元素的均值和方差
mean_n2 = mean(n2(:));
var_n2 = var(n2(:));
```
解释一下上面的代码:
- `randn(3,4)` 生成3行4列的标准正态分布矩阵;
- `1.5*n1 + 3.5` 将n1进行线性变换,得到服从N(3.5,1.5^2)的随机数矩阵n2;
- `mean(n2(:))` 计算n2矩阵所有元素的均值;
- `var(n2(:))` 计算n2矩阵所有元素的方差。
matlab定义一个服从正态分布N(3,1.5**2)的3行4列的矩阵n2,
可以使用Matlab中的函数`normrnd()`来生成服从正态分布的随机数。具体实现如下:
```matlab
n2 = normrnd(3, 1.5, 3, 4);
```
其中,`3`是正态分布的均值,`1.5`是标准差,`3x4`是矩阵的大小。执行该命令后,变量`n2`将被赋值为一个服从正态分布N(3,1.5**2)的3行4列的矩阵。