生成在（0,1）区间的满足正态分布的随机矩阵

我可以回答这个问题。您可以使用Python中的NumPy库中的random模块来生成正态分布的随机矩阵。具体实现方法如下：

import numpy as np

# 生成3行4列的正态分布随机矩阵
mu, sigma = 0, 0.1 # 均值和标准差
s = np.random.normal(mu, sigma, (3, 4))
print(s)

输出结果如下：

[[ 0.03288391 -0.03367831 -0.03851254 0.05641128]
[-0.05732111 -0.01619994 0.05131587 -0.02912135]
[-0.03361668 -0.04535038 -0.03985497 -0.02584082]]

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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。

试用matlab随机矩阵生成方式生成一个在[-2,2]区间上的均匀分布的1×100维向量；再生成一个满足N(4,9)的正态分布10×100维矩阵。

用Matlab随机矩阵生成方式生成的在[-2,2]区间上的均匀分布的1×100维向量可以使用rand函数，如：x=rand(1,100)*4-2; 生成满足N(4,9)的正态分布10×100维矩阵可以使用randn函数，如：y=randn(10,100)*3+4;