||matlab 中 rand 函数是产生0到1的随机分布

1>、RAND:Uniformly distributed random numbers.

标准化分布的随机数

2>、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。

3>、RAND(M,N) and RAND([M,N]) are M-by-N matrices with random entries.

rand(M,N) and rand([M,N])随机生成一个在【0,1】之间的m,n维随机矩阵。

4>、RAND(M,N,P,...) or RAND([M,N,P,...]) generate random arrays.

rand(M,N,P) and rand([M,N])随机生成 P 个在【0,1】之间的m,n维随机矩阵。 5>、RAND with no arguments is a scalar whose value changes each time itis referenced. RAND(SIZE(A)) is the same size as A. 没有参数的rand是一个标量,它的值在每次被引用时都改变。rand( size(A) )是与 A 具有相同尺寸。6>、RAND produces pseudo-random numbers.The sequence of numbersgenerated is determined by the state of the                                        generator.Since MATLABresets the state at start-up, the sequence of numbers generated willbe the same unless the state                        is changed.

rand 产生伪随机数。生成的序列数由生成器的状态决定。由于 MATLAB 启动时重置状态,生成的序列数都是一样的除非状态改变。

7>、S = RAND('state') is a 35-element vector containing the current stateof the uniform generator.RAND('state',S) resets the                            state to S. 8>、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

9>、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

10>、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 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~rand above~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

>> x = rand(1,10)

x =

Columns 1 through 6

0.3786 0.8116 0.5328 0.3507 0.9390 0.8759

Columns 7 through 10

0.5502 0.6225 0.5870 0.2077

(2)function2:randn

||matlab中 randn 函数是产生标准正态分布

1>、RANDN产生正态分布数的语法:

标准化分布的随机数 ;

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:

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。

>> x = randn(1,10)

x =

Columns 1 through 6

-0.1623 -0.1461 -0.5320 1.6821 -0.8757 -0.4838

Columns 7 through 10

-0.7120 -1.1742 -0.1922 -0.2741

(3)function3:randint

matlab 中 randint 是产生整数随机数,默认为 0 和 1

>> x = randi(1,10)

x =

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

>> x = randint(1,10)

Warning: This is an obsolete function and may be removed in the

future.

Please use RANDI instead.

To disable this warning, type

warning('off','comm:obsolete:randint').

x =

1 1 1 0 1 0 1 1 0 0

>> x = RANDI(1,10)

Undefined function 'RANDI' for input arguments of type 'double'.

Matlab 没有 randint,Matlab_learning_4(rand randn randint函数 )相关推荐

  1. matlab中randint函数用法,matlab中rand randn randint函数的区别

    matlab中rand函数是产生0到1的随机分布 matlab中randn函数是产生标准正态分布 randint是产生整数随机数,默认为0和1 %%%%%%%%%%%rand%%%%%%%%%%%%% ...

  2. 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 %%%%%%%%%%% ...

  3. Matlab中randint()、rand()与randi()函数

    1. randint()使用方法(randint在后期版本中会被randi代替) f = randint(n,m) :产生一个元素为0或1的n×m的随机矩阵 f = randint(n,m,[a b] ...

  4. Python的numpy库中rand(),randn(),randint(),random_integers()等random系函数的使用

    在使用Python进行数据处理时,往往需要用到大量的随机数据,那如何构造这么多数据呢?Python的第三方库numpy库中提供了random函数来实现这个功能. 本文将根据官方文档以及其他博友的博客一 ...

  5. 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: ...

  6. Matlab之rand(), randn(), randi()函数的使用方法

    1.  rand()函数用于生成取值在(0~1)之间均匀分布的伪随机数. rand(n):生成n*n的0~1之间的满足均匀分布的伪随机矩阵: rand(m,n):生成m*n的伪随机数: rand(m, ...

  7. matlab函数randi,Matlab之rand(), randn(), randi()函数的使用方法

    1.  rand()函数用于生成取值在(0~1)之间均匀分布的伪随机数. rand(n):生成n*n的0~1之间的满足均匀分布的伪随机矩阵: rand(m,n):生成m*n的伪随机数: rand(m, ...

  8. 详述numpy中的np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()、np.random.uniform()函数的用法

    目录 (一)np.random.rand() (二)np.random.randn() (三)np.random.randint(low,high,size,dtype) (四)np.random.u ...

  9. 07_创建tensor,从numpy创建,从List创建,设置默认类型,rand/rand_like,randint,full,arange,linspace/logspace,linspace等等

    1.7.创建Tensor 1.7.1.Import from numpy 1.7.2.Import from List 1.7.3.set default type 1.7.4.rand/rand_l ...

最新文章

  1. oracle9i安装不上,终于成功安装oracle9i了(Cent OS 4.0+oracle9204)
  2. 淘宝高可用高伸缩高性能框架之实现
  3. C++ vector容器
  4. 解读服务器虚拟化的十大误区
  5. 2020\Simulation_1\4.数字9
  6. 调用系统相机和相册,并且裁剪成圆形图片(解决6.0,7.0,8.0版本问题)
  7. HDOJ 1012-1020
  8. shell把mysql每句导出_shell实现,将mysql每个存储过程导出为单个文件_MySQL
  9. 深度学习网络模型实战
  10. freebsd安装linux网卡驱动,FreeBSD安装后的网卡配置
  11. 图解50道sql编写题
  12. 易语言对接验证码短信接口DEMO示例
  13. 计算机与电气工程sci期刊,2019年电气工程领域的英文SCI期刊(影响因子+近年来期刊发表数量)...
  14. hssfrow 单元格样式_poi导出excel单元格中画斜线_AnyReport报表
  15. Windows安装Redis并设置为开机启动
  16. D3.js中文API
  17. 简单逆向10(z3-solver)
  18. 桌面新建文件夹不显示缩图_如何在Windows 10桌面上创建不可见的文件夹
  19. Android之FileProvider详解
  20. WDM内核驱动程序模型分析

热门文章

  1. 使用万用表准测测电压,你都掌握了吗?
  2. matlab中legend字体倾斜和常用字体修饰
  3. 技术帖| 全NDI ®和NDI |HX,让技术工作更为简单的NDI协议
  4. nginx keepalive 双机
  5. [ts] .vite/vue.js oes not provide an export named ‘PropType‘
  6. python 中的 scipy.optimize 最优化功能的一些不足
  7. js拖拽onmousedown onmouseup onmousemove案例
  8. Java代码模拟一个Post请求
  9. oracle 提示表或试图不存在,其实是存在的,select没有问题,只有insert或者update才报错...
  10. 删除列级完整性约束_MySQL中的数据完整性约束