生成服从正态分布 N(2, 3)的 1000 个随机数，则使用一行命令创建 为 。

可以使用以下一行代码创建这些随机数：

import numpy as np
random_nums = np.random.normal(2, 3, 1000)

这行代码首先导入了 NumPy 库，然后使用 `np.random.normal` 函数生成服从正态分布 N(2, 3) 的 1000 个随机数，并将它们存储在 `random_nums` 变量中。

相关问题

RSTUDIO生成3×15矩阵，其中第一行服从正态分布N(4,1)随机数。第二行服从exp（3）的随机数，第三行服从U[2,6]随机数

RStudio是一个流行的集成开发环境（IDE），主要用于R语言编程。如果你想在RStudio中生成一个3行15列的矩阵，其中包含不同类型的数据，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，安装并加载必要的包。如果你还没有安装`tidyverse`套件，可以使用下面的命令安装：

   if (!requireNamespace("tidyverse", quietly = TRUE)) {
     install.packages("tidyverse")
   }
   library(tidyverse)

2. 然后，你可以使用`runif()`函数生成均匀分布的随机数，`rnorm()`函数生成正态分布的随机数，以及`rexp()`函数生成指数分布的随机数。创建矩阵的代码如下：

   matrix_data <- tibble(
     row1 = rnorm(15, mean = 4, sd = 1),
     row2 = rexp(15, rate = 1/3), # 注意：rexp接受的是率而非期望值，所以这里是1/3而不是3
     row3 = runif(15, min = 2, max = 6)
   ) %>%
   as.matrix() # 转换为矩阵

这将生成一个3行15列的矩阵，每一行分别代表正态分布、指数分布和均匀分布的数据。