利用 scipy.stats 产生随机变量：总体 X1 服从标准正态分布，总体 X2 服从均值为 2，方 差为 9 的正态分布；对 X1 和 X2 各取 10 个样本，求这两个总体样本之间的协方差矩阵和相 关系数矩阵。

在Python中，你可以使用`scipy.stats`库生成指定分布的随机变量，并计算样本间的协方差矩阵和相关系数矩阵。首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.stats import norm, ttest_ind_from_stats

然后，我们可以创建两个正态分布的对象，一个代表标准正态分布（X1），另一个有特定均值和方差（X2）：

# 标准正态分布 (平均值=0, 方差=1)
dist_x1 = norm()
# 特定分布 (平均值=2, 方差=9)
dist_x2 = norm(loc=2, scale=3)  # loc表示均值，scale表示标准差，两者共同决定方差

# 分别抽取10个样本
sample_size = 10
x1_samples = dist_x1.rvs(sample_size)
x2_samples = dist_x2.rvs(sample_size)

接下来，我们计算样本的协方差矩阵（covariance matrix）和相关系数矩阵（correlation matrix）：

# 协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(x1_samples, x2_samples)

# 相关系数矩阵，因为它们都是正态分布，相关系数就是它们的协方差除以各自的标准差
corr_matrix = np.corrcoef(x1_samples, x2_samples)

在这里，`np.cov()`函数会返回一个二维数组，其中每个元素是对应两个维度上数据点的样本协方差，而`np.corrcoef()`则直接给出了对应元素的皮尔逊相关系数。