矩阵运算
随机生成100000个均值为2，标准差为3的正态分布向量，计算生成样本的均值、标准差；随机生成100000个(2,7)上均匀分布随机变量，计算生成样本的均值、标准差； 对于第一个问题，您可以使用NumPy库来进行矩阵运算和统计计算。首先需要安装NumPy库，可以在命令行中输入以下命令进行安装：
pip install numpy
接下来，您可以使用以下代码生成100000个均值为2，标准差为3的正态分布向量，并计算样本的均值和标准差：
import numpy as np
# 生成正态分布向量
random_vector = np.random.normal(2, 3, size=100000)
# 计算均值和标准差
mean = np.mean(random_vector)
std = np.std(random_vector)
print("样本均值：", mean)
print("样本标准差：", std)
对于第二个问题，您可以使用以下代码生成100000个(2,7)上均匀分布的随机变量，并计算样本的均值和标准差：
import numpy as np
# 生成均匀分布随机变量
random_array = np.random.uniform(2, 7, size=100000)
# 计算均值和标准差
mean = np.mean(random_array)
std = np.std(random_array)
print("样本均值：", mean)
print("样本标准差：", std)
希望对您有帮助！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
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