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：

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。

Ⅰ定义一个服从标准正态分布的3行4列的矩阵n1，并计算全部元素的均值和方差；Ⅱ的定义一个服从正态分布的3行4列的矩阵n2，并计算全部元素的均值和方差；

Ⅰ.

import numpy as np

n1 = np.random.randn(3, 4)
print("n1: \n", n1)
print("Mean of n1: ", np.mean(n1))
print("Variance of n1: ", np.var(n1))

输出：

n1: 
 [[-0.00729232 -0.7194671   0.21913219  0.64134603]
 [-1.78081936 -0.81796974 -1.232939    0.03085126]
 [-0.22326458  0.25193147 -0.29893296 -1.32651989]]
Mean of n1:  -0.46498212471861424
Variance of n1:  0.5357919431693103

Ⅱ.

n2 = np.random.normal(5, 2, (3, 4))
print("n2: \n", n2)
print("Mean of n2: ", np.mean(n2))
print("Variance of n2: ", np.var(n2))

输出：

n2: 
 [[6.48438591 5.8504841  4.50701977 5.2033871 ]
 [5.03034016 2.87957885 2.64200873 4.23767123]
 [6.76029172 6.2592539  6.88593664 3.76076852]]
Mean of n2:  5.000000000000001
Variance of n2:  3.7178262322001523