编程要求 根据提示，在右侧编辑器 begin-end 中补充代码，编程实现指数分布与正态分布。

在右侧编辑器的begin-end区域，你需要编写两个函数，`norm_distribution()`和`exponential_distribution()`，用于生成指定参数下的指数分布和正态分布随机数。以下是可能的代码实现：

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

def norm_distribution(mean, std_dev, num_samples):
    """
    生成正态分布随机数
    :param mean: 均值
    :param std_dev: 标准差
    :param num_samples: 生成的样本数量
    :return: 正态分布的随机样本列表
    """
    begin
        # 使用numpy的normal函数生成正态分布随机数
        random_values = norm.rvs(size=num_samples, loc=mean, scale=std_dev)
    end
    
    return random_values

def exponential_distribution(lambd, num_samples):
    """
    生成指数分布随机数
    :param lambd: 指数分布的参数（等于1/平均等待时间）
    :param num_samples: 生成的样本数量
    :return: 指数分布的随机样本列表
    """
    begin
        # 使用scipy的expon函数生成指数分布随机数
        random_values = expon.rvs(scale=1/lambd, size=num_samples)
    end
    
    return random_values

# 示例用法：
normal_samples = norm_distribution(0, 1, 1000)
exponential_samples = exponential_distribution(0.5, 1000)