matlab定义一个服从正态分布的3行4列的矩阵n2，

可以使用`randn`函数来生成服从标准正态分布的随机数，并使用`reshape`函数将其转化为3行4列的矩阵。代码如下：

n2 = reshape(randn(1, 12), 3, 4);

其中，`randn(1, 12)`生成一个1行12列的随机数向量，该向量中的元素服从标准正态分布。`reshape`函数将该向量转化为3行4列的矩阵。

相关问题

matlab定义一个服从正态分布N（3，1.5**2）的3行4列的矩阵n2，

可以使用Matlab中的函数`normrnd()`来生成服从正态分布的随机数。具体实现如下：

n2 = normrnd(3, 1.5, 3, 4);

其中，`3`是正态分布的均值，`1.5`是标准差，`3x4`是矩阵的大小。执行该命令后，变量`n2`将被赋值为一个服从正态分布N（3，1.5**2）的3行4列的矩阵。

用matlab定义一个服从正态分布N(3.5,1.5^2)的3行4列的矩阵n2，并计算全部元素的均值和方差；

可以使用matlab中的randn函数生成服从标准正态分布的随机数，然后通过数学变换得到服从N(3.5,1.5^2)的随机数。具体实现如下：

% 生成3行4列的标准正态分布矩阵
n1 = randn(3,4);

% 将n1转换为服从N(3.5,1.5^2)的随机数
n2 = 1.5*n1 + 3.5;

% 计算全部元素的均值和方差
mean_n2 = mean(n2(:));
var_n2 = var(n2(:));

解释一下上面的代码：

- `randn(3,4)` 生成3行4列的标准正态分布矩阵；
- `1.5*n1 + 3.5` 将n1进行线性变换，得到服从N(3.5,1.5^2)的随机数矩阵n2；
- `mean(n2(:))` 计算n2矩阵所有元素的均值；
- `var(n2(:))` 计算n2矩阵所有元素的方差。