请使用R语言随机生成30000个均值为170，标准差为20的身高正态分布随机数，并将其存储到csv表格里，给出代码

以下是R语言代码：

set.seed(123) # 设置随机数种子
heights <- rnorm(30000, mean = 170, sd = 20) # 生成正态分布随机数
write.csv(heights, file = "heights.csv") # 存储到csv表格

解释一下代码：

- `set.seed(123)` ：设置随机数种子，确保每次运行代码生成的随机数都是一样的。
- `heights <- rnorm(30000, mean = 170, sd = 20)` ：使用 `rnorm()` 函数生成30000个均值为170，标准差为20的正态分布随机数，并将其存储到 `heights` 变量中。
- `write.csv(heights, file = "heights.csv")` ：使用 `write.csv()` 函数将 `heights` 变量中的数据存储到名为 `heights.csv` 的csv表格中。

相关问题

用r语言生成一个包含100个正态分布随机数的向量，均数为1，标准差为2，计算该向量的均值和标准差

可以使用以下代码生成向量并计算均值和标准差：

set.seed(123) # 设置随机数种子，保证结果可重复
vec <- rnorm(100, mean = 1, sd = 2) # 生成100个均值为1，标准差为2的正态分布随机数
mean_vec <- mean(vec) # 计算向量的均值
sd_vec <- sd(vec) # 计算向量的标准差

其中，`set.seed()`函数用于设置随机数种子，保证每次生成的随机数序列相同；`rnorm()`函数用于生成正态分布随机数，第一个参数指定生成的随机数个数，第二个参数指定均值，第三个参数指定标准差；`mean()`函数用于计算向量的均值，`sd()`函数用于计算向量的标准差。

如何在Python中使用scipy.stats库生成具有特定均值和标准差的正态分布随机数，并计算其概率密度函数和累积分布函数？

在Python中，我们可以通过scipy.stats库来处理各种统计学问题，尤其是关于正态分布的操作。首先，使用scipy.stats.norm.rvs函数生成正态分布的随机数。该函数需要指定loc和scale参数来设定均值和标准差。例如，生成10个均值为100，标准差为15的正态分布随机数的代码如下：

参考资源链接：[Python scipy.stats库：正态分布操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4bcce7214c316eb542?spm=1055.2569.3001.10343)

import numpy as np
from scipy.stats import norm

random_numbers = norm.rvs(loc=100, scale=15, size=10)

接下来，我们使用scipy.stats.norm.pdf函数来计算正态分布的概率密度函数值。如果我们想要计算均值为100，标准差为15的正态分布在特定点x的PDF值，可以使用如下代码：

pdf_value = norm.pdf(x, loc=100, scale=15)

其中x是你想要计算的点。如果需要计算一个数值数组的PDF值，可以直接将数组传递给pdf函数。

最后，scipy.stats.norm.cdf函数用于计算累积分布函数值。例如，计算上述正态分布在x值处的CDF值：

cdf_value = norm.cdf(x, loc=100, scale=15)

同样地，x可以是一个数值或者一个数值数组。CDF函数告诉我们随机变量取值小于或等于x的概率。

通过这些函数，我们可以进行正态分布的随机数生成、概率密度和累积分布的计算，这些操作在统计学和数据分析中非常常见和有用。如果你对scipy.stats库的正态分布操作有更深入的需求，推荐阅读《Python scipy.stats库：正态分布操作详解》，该文章详细介绍了如何使用scipy.stats库进行正态分布的模拟和分析，包括更多高级用法和实例。

参考资源链接：[Python scipy.stats库：正态分布操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4bcce7214c316eb542?spm=1055.2569.3001.10343)