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。

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用matlab产生一个均值为0，方差为0.2的正态分布数列

在MATLAB中，可以使用`randn`函数生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。为了生成均值为0，方差为0.2的正态分布数列，可以将生成的随机数乘以标准差（即方差的平方根），然后加上均值。下面是一个示例代码：

mu = 0;         % 均值
sigma = sqrt(0.2);   % 标准差（方差的平方根）
n = 10;         % 数列长度

x = mu + sigma * randn(1, n);

这样，变量`x`就是一个大小为1x10的数列，其中的每个元素都是从均值为0，方差为0.2的正态分布中抽取的随机数。

如何用matlab绘制一个均值为0方差为1的正态分布曲线

可以使用 `normpdf` 函数来绘制正态分布曲线。其中，`normpdf(x, mu, sigma)` 函数可以计算正态分布的概率密度函数。具体实现如下：

% 定义正态分布的均值和标准差
mu = 0;
sigma = 1;

% 定义 x 轴的取值范围
x = -5:0.1:5;

% 计算正态分布的概率密度函数
y = normpdf(x, mu, sigma);

% 绘制正态分布曲线
plot(x, y);
title('正态分布曲线');
xlabel('x');
ylabel('概率密度');

运行以上代码，即可得到均值为0，标准差为1的正态分布曲线。