编写生成数据x的代码,x=(x1,x2),x1和x2符合二维三模态的高斯混合模型，模态的权重分别为0.2，03，0.5。

下面是生成数据x的代码（使用Python语言）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 设置模态的均值
mu1 = np.array([1, 2])
mu2 = np.array([-2, 0])
mu3 = np.array([0, -3])

# 设置模态的协方差矩阵
sigma1 = np.array([[2, 0.5], [0.5, 1]])
sigma2 = np.array([[1, -0.5], [-0.5, 2]])
sigma3 = np.array([[1.5, -0.5], [-0.5, 2]])

# 创建高斯混合模型
gmm = GaussianMixture(n_components=3, weights=[0.2, 0.3, 0.5], means_init=[mu1, mu2, mu3], covariances_init=[sigma1, sigma2, sigma3])

# 生成数据x
x, y = gmm.sample(1000)

# 绘制数据x的散点图
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1])
plt.show()

这段代码使用了numpy、matplotlib和scikit-learn等库，它们可以通过pip安装。