python用已知数据的均值和方差建立高斯模型，然后随机产生一个10维的向量预测其均值和方差

在Python中，可以使用`numpy`库和`scipy.stats`库中的`norm`函数来实现高斯分布模型的建立和随机变量的生成。具体步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

2. 建立高斯分布模型：

mu = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  # 已知数据的均值
sigma = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])  # 已知数据的标准差

# 建立高斯分布模型
rv = norm(loc=mu, scale=sigma)

其中，`loc`表示均值，`scale`表示标准差，`rv`表示随机变量。

3. 生成随机变量：

# 生成10个随机变量
X = rv.rvs(size=(10, 10))

# 计算生成的随机变量的均值和标准差
mu_pred = np.mean(X, axis=0)
sigma_pred = np.std(X, axis=0)

print('预测均值：', mu_pred)
print('预测标准差：', sigma_pred)

其中，`rvs(size=(10, 10))`表示生成10个10维随机变量，`np.mean(X, axis=0)`和`np.std(X, axis=0)`分别表示计算随机变量的均值和标准差。注意，这里的`axis=0`表示计算每一维的均值和标准差。

完整代码如下：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

mu = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])  # 已知数据的均值
sigma = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])  # 已知数据的标准差

# 建立高斯分布模型
rv = norm(loc=mu, scale=sigma)

# 生成10个随机变量
X = rv.rvs(size=(10, 10))

# 计算生成的随机变量的均值和标准差
mu_pred = np.mean(X, axis=0)
sigma_pred = np.std(X, axis=0)

print('预测均值：', mu_pred)
print('预测标准差：', sigma_pred)

运行后可以得到预测出的均值和标准差。注意，由于随机变量是随机生成的，每次运行的结果可能会略有不同。