Matlab rand randn randint

1.0matlab中rand函数是产生0到1的随机分布

2.0matlab中randn函数是产生标准正态分布


3.0randint是产生整数随机数,默认为0和1

1.0rand

%%%%%%%%%%%rand%%%%%%%%%%%%%%%%
   
RAND   Uniformly distributed
random
numbers.   
标准化分布的随机数
    RAND(N) is
an N-by-N matrix with random entries, chosen from a uniform
distribution on the interval
(0.0,1.0).  
rand(N)为随机生成一个在【0,1】之间的n维随机矩阵。
    RAND(M,N)
and RAND([M,N]) are M-by-N matrices with random
entries.随机生成一个在【0,1】之间的m,n维随机矩阵。
   
RAND(M,N,P,...) or RAND([M,N,P,...]) generate random arrays.
    RAND with no
arguments is a scalar whose value changes each time
it  is referenced. RAND(SIZE(A)) is the same size
as A.
 
    RAND
produces pseudo-random numbers.  The sequence of
numbers  generated is determined by the state of
the generator.  Since MATLAB 
resets the state at start-up, the sequence of numbers generated
will  be the same unless the state is
changed. 
matlab的随机数算法是通过一个“种子”递推出来的,种子在程序初始的时候都一样。
    S =
RAND(‘state‘) is a 35-element vector containing the current
state  of the uniform generator. 
RAND(‘state‘,S) resets the state to S.
   
RAND(‘state‘,0) resets the generator to its initial state.
重新恢复初始状态,刚运行matlab时候的状态
   
RAND(‘state‘,J), for integer J, resets the generator to its J-th
state. 安排种子产生第j个状态
   
RAND(‘state‘,sum(100*clock)) resets it to a different state each
time.根据时间产生不同的随机数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

2.0randn

%%%%%%%%%%%%%%%%%%randn%%%%%%%%%%%

(1)RANDN产生正态分布数的语法:
RANDN(N) :产生N× N的矩阵,其元素是按正态分布的数组;
RANDN(M,N) and RANDN([M,N]):产生M×N的矩阵;
RANDN(M,N,P,...) or RANDN([M,N,P...])产生随机序列;

(2)RANDN产生伪随机数的语法:
发生器的状态决定所产生数的序号。
S = RANDN(‘state‘) 是一个二元向量,包括标准发生器的状态;
RANDN(‘state‘,S):设置发生器的状态为S(即标准状态);
RANDN(‘state‘,0):设置发生器的初始状态;
RANDN(‘state‘,J):J为整数,设置发生器到J阶状态;

(3)MATlAB 4.X应用一个单独的种子来产生随机数:
RANDN(‘seed‘,0) and
RANDN(‘seed‘,J)作用与RANDN(‘state‘,0)和RANDN(‘state‘,J)一样,但使用Matlab
4.x随机数发生器。
RANDN(‘seed‘):返回MATlAB 4.X发生器的当前种子。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%randn%%%%%%%%%%%

时间: 2024-10-21 19:03:19

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Python的numpy库中rand(),randn(),randint(),random_integers()的使用

1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,-dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本. 用法及实现: >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random >>

matlab 中randn randi rand 的用法以及区别

1,rand 生成均匀分布的伪随机数.分布在(0~1)之间 主要语法:rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数                      rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数,参数还可以 是'single'                     rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪 随机数 2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)     主要语法:和上

matlab rand函数详解

均匀分布的随机数或矩阵 语法 Y = rand(n) Y = rand(m,n) Y = rand([m n]) Y = rand(m,n,p,...) Y = rand([m n p...]) Y = rand(size(A)) rand s = rand('state') 描述 rand函数产生由在(0, 1)之间均匀分布的随机数组成的数组. Y = rand(n) 返回一个n x n的随机矩阵.如果n不是数量,则返回错误信息. Y = rand(m,n) 或 Y = rand([m n])

MATLAB 中的randn函数

matlab函数 randn:产生正态分布的随机数或矩阵的函数 randn:产生均值为0,方差σ^2 = 1,标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数. 用法: Y = randn(n):返回一个n*n的随机项的矩阵.如果n不是个数量,将返回错误信息. Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n]):返回一个m*n的随机项矩阵. Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...]):产生随机数组. Y = randn(size(A))

Matlab中Rand()函数用法

一.理论准备        matlab函数randn:产生均值为0,方差 σ^2 = 1,标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数.       用法:Y = randn(n),返回一个n*n的随机项的矩阵.如果n不是个数量,将返回错误信息.       Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n]),返回一个m*n的随机项矩阵.       Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...]),产生随机数组(感觉就是三维数组,请看

numpy线性代数基础 - Python和MATLAB矩阵处理的不同

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正常思维:而MATLAB大多是以函数实现的,是向对象施加的一个操作.比如,A是一个矩阵,它有一个属性attr.用Pyth

[原创]Matlab生成随机数

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Matlab 数理统计

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