已知一零件的尺寸为5，公差为±2 ，使用蒙托卡洛法进行抽样，抽样100个数据，根据3σ原则，抽样出来的100个数据需满足正态分布，生成matlab代码

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样来计算数值解的算法。在您的问题中，您提到零件尺寸为5，公差为±2，那么该零件的尺寸范围就是3到7。根据3σ原则，正态分布中大约有99.7%的数据值会落在均值的±3个标准差之内。在本例中，这个范围应该包含零件的尺寸和公差范围。但是，由于您给出的尺寸范围已经超过了均值±3个标准差的范围，因此，无法直接生成完全符合3σ原则的正态分布数据。

不过，如果我们假设零件尺寸的分布是以5为中心，且标准差为0.67（因为2/3σ约为2），那么我们可以根据这个分布来生成数据。以下是一个简单的Matlab代码示例，用于生成100个符合这个假设分布的数据点：

% 假设零件尺寸的分布均值(mean)为5，标准差(standard deviation)为0.67
mean = 5;
std_dev = 2 / 3; % 公差为2，对应3σ原则的±3σ范围内

% 生成100个正态分布的随机数据
data = mean + std_dev * randn(100, 1);

% 绘制直方图查看分布情况
figure;
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');
title('零件尺寸分布直方图');
xlabel('尺寸');
ylabel('概率密度');

请注意，这段代码中的标准差是基于公差和3σ原则的假设值，实际应用中需要根据实际的分布情况进行调整。