平均值为170，方差为6的正态分布的编程

你想要使用哪种编程语言来实现这个正态分布呢？不过，我可以给你提供一个Python实现的例子。在Python中，你可以使用numpy和scipy库来实现正态分布。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

mean = 170
std_dev = np.sqrt(6)  # 标准差为方差的平方根

# 生成一个100个数据点的正态分布样本
sample = np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev, size=100)

# 计算正态分布的概率密度函数
pdf = norm.pdf(sample, loc=mean, scale=std_dev)

# 计算正态分布的累积分布函数
cdf = norm.cdf(sample, loc=mean, scale=std_dev)

print("样本均值:", np.mean(sample))
print("样本方差:", np.var(sample))
print("概率密度函数:", pdf)
print("累积分布函数:", cdf)

这个例子中，我们首先定义了正态分布的平均值和方差，然后使用numpy的`random.normal`函数生成一个100个数据点的样本。接着，我们使用scipy的`norm.pdf`和`norm.cdf`函数分别计算正态分布的概率密度函数和累积分布函数。最后，我们输出样本的均值和方差，以及概率密度函数和累积分布函数的值。