用MATLAB做：生成一个3×4的符合均值为5、方差为9的正态分布的随机矩阵Y,并将其中大于7或小于3的值保存到变量B中。

可以使用MATLAB中的randn函数生成符合标准正态分布的随机数，然后通过线性变换得到符合要求的正态分布随机数。具体实现代码如下：

mu = 5; % 均值
sigma = 3; % 标准差
Y = mu + sigma * randn(3, 4); % 生成符合均值为5，方差为9的随机数矩阵

% 找出大于7或小于3的值
B = Y(Y > 7 | Y < 3);

在这里，我们使用了randn函数生成3行4列的标准正态分布随机数矩阵，然后通过线性变换得到符合要求的均值和方差的随机数矩阵。接着，我们通过逻辑运算符找出大于7或小于3的值，并将其保存到变量B中。

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在MATLAB中，你可以按照以下步骤创建两个3x4的均值为1、方差为0.5的正态分布随机数组，并将它们按行和列进行串接：

1. 首先，你需要导入`stats toolbox`，因为其中的`randn`函数用于生成标准正态分布的随机数，然后乘以标准偏差（在这里是0.5）并加上均值（1）。

% 导入必要的工具箱
if ~isToolboxInstalled('Statistics')
    error('统计工具箱未安装，请安装后再尝试。');
end

% 创建随机数组
mu = 1; % 均值
sigma = 0.5; % 标准差
array1 = mu + sigma * randn(3, 4); % 第一个3x4数组
array2 = mu + sigma * randn(3, 4); % 第二个3x4数组

% 按行和列串接
combined_array = [array1; array2]; % 行向量连接
merged_array = [combined_array(:, 2); combined_array(:, 4)]; % 提取第二行和第四列

在这个代码片段中，`[array1; array2]`会合并两个数组成为7x4的新矩阵，而`[combined_array(:, 2); combined_array(:, 4)]`则会提取出新矩阵的第二行（索引为2，因为是从0开始计数）和第四列。

用matlab的rand函数生成(5,10)区间的均匀分布3阶随机矩阵和randn函数生成均值为1，方差为0.3的正态分布的5阶随机矩阵

在MATLAB中，你可以使用`rand`函数生成指定范围内的均匀分布随机数，而`randn`函数则用于生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数。如果你想生成特定均值和方差的正态分布随机矩阵，你需要稍微调整一下。

首先，生成一个(5,10)区间的均匀分布3阶随机矩阵（每个元素都在[0,1]之间）：

uniform_matrix = rand(3, 10); % 3行10列的均匀分布矩阵

对于均值为1，方差为0.3的正态分布5阶随机矩阵（每个元素服从均值μ=1，标准差σ=sqrt(0.3)的正态分布），你需要先计算标准差，然后使用`mvnrnd`函数（多变量正态分布函数）：

mean_val = 1;
variance = 0.3;
std_dev = sqrt(variance);
normal_matrix = mvnrnd(mean_val, std_dev^2, [5, 5]); % 5行5列的正态分布矩阵

记住，在MATLAB中，`mvnrnd`的第一个参数是均值向量，第二个参数是方差矩阵（在这种情况下是一个标量乘以单位矩阵，因为我们只有一个标准差）。如果想要保持每行独立但整张矩阵有相同的均值和方差，我们传入的是一个与行数相等的一维数组作为第一个参数。