python对于20个随机选取的黄麻个体植株，记录其青植株重量Y与它们的干植株重量X。设总体X=（X,Y）T服从二维正态分布，其观测数据如下表

在Python中，如果你有20个随机选取的黄麻个体植株的观测数据，包括青植株重量Y和干植株重量X，并且假设它们符合二维正态分布，你可以使用`numpy`和`scipy`库来进行处理。首先，你需要创建一个数据数组，然后可以计算样本均值和协方差矩阵。

下面是一个简化的例子：

import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal

# 假设你有一个二维数组，每行代表一个观测数据点（X, Y）
data = np.array([
    [x1, y1],  # 第一行数据
    [x2, y2],
    ...,
    [xn, yn]  # 第20行数据
])

# 计算样本均值
mean = data.mean(axis=0)

# 计算样本协方差矩阵
covariance = np.cov(data, rowvar=False)

# 生成二维正态分布的概率密度函数
def plot_joint_distribution(mean, cov):
    x, y = np.mgrid[min(data[:, 0]):max(data[:, 0]), min(data[:, 1]):max(data[:, 1])]
    pos = np.empty(x.shape + (2,))
    pos[:, :, 0] = x
    pos[:, :, 1] = y
    plt.contourf(x, y, multivariate_normal.pdf(pos, mean, cov))

# 绘制二维正态分布图
plt.figure()
plot_joint_distribution(mean, covariance)
plt.title('二维正态分布概率密度图')
plt.xlabel('干植株重量 X')
plt.ylabel('青植株重量 Y')