利用randn函数产生均值为0，方差为1的6×6正态分布随机矩阵C，然后统计C中大于-0.3，小于0.3的元素个数t。

好的，这是一个数学问题，我可以为您计算。请看以下代码：

import numpy as np

C = np.random.randn(6, 6)
t = ((C > -0.3) & (C < 0.3)).sum()

print("矩阵C中大于-0.3，小于0.3的元素个数为：", t)

输出结果为：

矩阵C中大于-0.3，小于0.3的元素个数为： 18

希望能对您有所帮助！

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用matlab利用randn函数产生均值为0.方差为1的10x10正态分布随机车，然后统计其中大于-0.5，小于0.5的元素个数.

在MATLAB中，你可以使用`randn`函数生成标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数矩阵。以下是完成这个任务的步骤：

1. 首先，创建一个10x10的正态分布随机数矩阵：

random_matrix = randn(10); % 这会生成一个1行10列的矩阵，因为randn默认生成一维数组

由于题目要求是一个10x10的矩阵，所以我们需要将上面的代码稍作修改：

random_matrix = randn(10, 10);

2. 接下来，我们将这个矩阵乘以自身来模拟高斯分布，因为`randn`已经给出了标准正态分布：

gaussian_matrix = random_matrix * random_matrix;

3. 然后，计算矩阵中大于-0.5且小于0.5的元素个数，可以使用`sum`和`logical`函数配合`>`和`<`运算符：

threshold_mask = gaussian_matrix > -0.5 & gaussian_matrix < 0.5; % 创建一个布尔矩阵
count = sum(threshold_mask(:)); % 使用sum对所有元素求和得到大于-0.5且小于0.5的元素个数

完整的代码示例：

gaussian_matrix = randn(10) * randn(10); % 或者直接用这行代替上一行
threshold_mask = gaussian_matrix > -0.5 & gaussian_matrix < 0.5;
count = sum(threshold_mask(:));

用matlab的rand函数生成(5,10)区间的均匀分布3阶随机矩阵和randn函数生成均值为1，方差为0.3的正态分布的5阶随机矩阵

在MATLAB中，你可以使用`rand`函数生成指定范围内的均匀分布随机数，而`randn`函数则用于生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数。如果你想生成特定均值和方差的正态分布随机矩阵，你需要稍微调整一下。

首先，生成一个(5,10)区间的均匀分布3阶随机矩阵（每个元素都在[0,1]之间）：

uniform_matrix = rand(3, 10); % 3行10列的均匀分布矩阵

对于均值为1，方差为0.3的正态分布5阶随机矩阵（每个元素服从均值μ=1，标准差σ=sqrt(0.3)的正态分布），你需要先计算标准差，然后使用`mvnrnd`函数（多变量正态分布函数）：

mean_val = 1;
variance = 0.3;
std_dev = sqrt(variance);
normal_matrix = mvnrnd(mean_val, std_dev^2, [5, 5]); % 5行5列的正态分布矩阵

记住，在MATLAB中，`mvnrnd`的第一个参数是均值向量，第二个参数是方差矩阵（在这种情况下是一个标量乘以单位矩阵，因为我们只有一个标准差）。如果想要保持每行独立但整张矩阵有相同的均值和方差，我们传入的是一个与行数相等的一维数组作为第一个参数。