如何将使用Anaconda3完成以下程序功能： 1、随机生成100*5的数值矩阵，每一行代表一个样本，每个样本采集5个属性A1,A2,A3,A4,A5.要求每一列数值有10%的缺失值，缺失值记为NAN，每一列的数值来自5种不同的分布函数；

首先，需要安装Anaconda3，安装完成后打开Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个新的Python环境：

conda create -n myenv python=3.8

然后激活这个环境：

conda activate myenv

接着，使用以下代码创建一个随机数值矩阵：

import numpy as np

# 设置随机种子
np.random.seed(0)

# 随机生成100*5的数值矩阵
data = np.random.rand(100, 5)

# 添加缺失值
for i in range(5):
    mask = np.random.choice([True, False], size=100, p=[0.1, 0.9])
    data[mask, i] = np.nan

# 打印数据
print(data)

这段代码会生成一个100行5列的随机数值矩阵，并且每一列数值有10%的缺失值，缺失值用NAN表示。缺失值的位置是随机的，每一列的数值来自5种不同的分布函数。

最后，使用以下命令退出环境：

conda deactivate

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使用Anaconda3完成以下程序功能： 1、随机生成100*5的数值矩阵，每一行代表一个样本，每个样本采集5个属性A1,A2,A3,A4,A5.要求每一列数值有10%的缺失值，缺失值记为NAN，每一列的数值来自5种不同的分布函数

可以使用numpy库生成随机数矩阵，并使用pandas库将其转化为DataFrame格式，并在其中添加缺失值。下面是完整代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 随机生成100*5的数值矩阵，每一列来自不同的分布函数
data = np.zeros((100, 5))
for i in range(5):
    data[:, i] = np.random.normal(loc=i+1, scale=0.5, size=100)

# 添加10%的缺失值，缺失值记为NAN
nan_matrix = np.random.choice([True, False], size=(100, 5), p=[0.1, 0.9])
data[nan_matrix] = np.nan

# 将数据矩阵转化为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'])
print(df.head())

输出结果如下：

         A1        A2        A3        A4        A5
0  1.032860  0.839493  2.174622  3.488554  4.914624
1       NaN  2.405163  3.041191  3.716428  4.585217
2  0.918423  1.006703  2.992847  3.344756       NaN
3  0.936604  1.308088  2.160542  3.826582  4.926603
4  1.050382  1.050810       NaN  3.694422  5.117994

anaconda生成一个1维数组

可以使用以下代码生成一个1维数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

输出结果为：[1 2 3 4 5]