1. 写程序产生2维空间的样本点。第一类样本服从均值,协方差矩阵为，第二类样本服从均值,协方差矩阵为，两类的先验概率相等，并画出散布图；

好的，我明白了。下面是生成2维空样本点并画出散布图的程序例：

import numpy as np
import.pyplot as plt

# 设置参数
mean1 =1, 1]  # 第一样本的均值
cov1 = [[, 0], [0, 1]] # 第一类样本的协方差阵

mean2 = [3, 3  # 第二类样本的均值cov2 = [[2, 0], [, 2]]  # 第二类样的协方差矩阵

sample_size = 100  # 样本点的数量

# 生成样本点
class1_samples = np.random.multivariate_normal(mean1, cov1, sample_size)
class2_samples = np.random.multivariate_normal(mean2, cov2, sample_size)

# 绘制散布图
plt.scatter(class1_samples[:, 0], class1_samples[:, 1], c='red', label='Class 1')
plt.scatter(class2_samples[:, 0], class2_samples[:, 1], c='blue', label='Class 2')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter Plot of 2D Samples')
plt.legend()
plt.show()

请注意，你需要在代码中替换 `mean1`、`cov1`、`mean2`、`cov2` 和 `sample_size` 的值为你所需的参数。运行程序后，将会生成一个散布图，其中红色表示第一类样本，蓝色表示第二类样本。

希望这可以帮到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。