在 100 以内，生成一个以 70 为期望值的正态分布矩阵 A，矩阵大小为 6X6,为什么可以认为其方差为10

在100以内生成一个期望值为70的正态分布矩阵A，我们通常会使用numpy库中的random模块，它提供了一个函数`normal`，可以生成符合给定均值（期望值）和标准差（方差）的随机数。对于6x6的矩阵，如果我们想要方差为10，这表示数据点之间的差异不会过大，因为标准差决定了数据分布的离散程度。

标准正态分布（均值0，方差1）经过平移（加上70）和缩放（乘以标准差的平方根）后，可以得到期望值为70，方差为10的正态分布。这是因为方差是对称性的，所以如果原始分布的方差是1，那么均值加到70后的新分布方差就是原方差除以(70-0)^2=1^2/49=1/49，即约为0.0204，为了达到10，我们需要将这个值乘以10的平方，也就是100。

以下是创建这种矩阵的一个例子（假设使用Python和numpy）：

import numpy as np

mean = 70
std_dev = np.sqrt(10)  # 标准差取平方根
size = (6, 6)

A = np.random.normal(mean, std_dev, size)

这里生成的矩阵A将是一个6x6的正态分布矩阵，平均值为70，方差大约是10。