随机生成100个服从标准正态分布随机数的命令，并作出QQ、PP图的命令

可以使用以下命令生成100个服从标准正态分布的随机数，并作出QQ图和PP图：

x = randn(100,1);     % 生成100个服从标准正态分布的随机数
figure;
subplot(1,2,1);
qqplot(x);            % 作出QQ图
title('QQ Plot');
subplot(1,2,2);
probplot('normal',x); % 作出PP图
title('PP Plot');

其中，randn函数可以生成服从标准正态分布的随机数。在作QQ图时，直接调用qqplot函数即可；在作PP图时，需要使用probplot函数，并指定分布类型为正态分布（'normal'）。subplot函数用于将QQ图和PP图排列在同一张图中。

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numpy生成服从标准正态分布的随机数

NumPy是一个Python库，用于进行科学计算和数值操作。它提供了一个名为`numpy.random`的子模块，可以用来生成各种类型的随机数，包括服从标准正态分布的随机数。

要生成服从标准正态分布的随机数，可以使用`numpy.random.randn()`函数。这个函数返回一个具有指定形状的数组，数组中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成一个形状为(3, 3)的数组，元素服从标准正态分布
random_array = np.random.randn(3, 3)
print(random_array)

运行上述代码，将会输出一个形状为(3, 3)的数组，其中的元素是从标准正态分布中随机抽取的。

由服从均匀分布的随机数列，生成服从标准正态分布的随机数列使用ZMNL法的matlab程序

以下是使用ZMNL法生成服从标准正态分布的随机数列的Matlab程序：

function [z] = zmnl(n)
% n为生成随机数的个数
u1=rand(1,n); % 生成服从均匀分布的随机数
u2=rand(1,n);
% ZMNL法生成标准正态分布的随机数
z=sqrt(-2*log(u1)).*cos(2*pi*u2); 
end

使用方法：在Matlab中运行上述程序即可生成服从标准正态分布的随机数列。例如，输入命令 `z = zmnl(1000)` 将生成1000个服从标准正态分布的随机数，并存储在变量 `z` 中。