生成100阶元素服从标准正态分布的方阵A,分别统计取值在区间[-1,,1.[-2,2]以及[一3,3]中的频数。

在Python中，你可以使用NumPy库来创建一个100阶的标准正态分布矩阵，并通过numpy.histogram函数来计算各个区间内的频数。这里是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建100阶的标准正态分布矩阵
A = np.random.normal(size=(100, 100))

# 定义统计的区间
intervals = [[-1, 1], [-2, 2], [-3, 3]]

# 计算每个区间的频数
freqs = [np.histogram(A, bins=4, range=interval)[0] for interval in intervals]

# 打印结果
for i, freq in enumerate(freqs):
    print(f"区间 {intervals[i]} 的频数为: {freq}")

在这个例子中，`np.random.normal(size=(100, 100))`生成一个100x100的矩阵，其元素服从标准正态分布。`np.histogram(A, bins=4, range=interval)`用于将数组A分成4个等宽的区间（这里是四分位数法，范围包括边界），并返回每个区间的元素计数。