Matlab 各种随机数设置

合集下载

matlab中的rand用法

matlab中的rand用法随机数在计算机科学和数学领域中被广泛使用，其中MATLAB是一种常用的科学计算软件。

在MATLAB中，rand函数是生成随机数的一种常用方法。

本文将介绍MATLAB中rand函数的用法以及一些相关的概念。

一、rand函数的基本用法在MATLAB中，rand函数可用于生成一个0到1之间的均匀分布的随机数。

它的基本语法如下：rand这将生成一个0到1之间的随机数。

例如，运行以下代码：x = rand将会得到一个0到1之间的随机数，例如0.4572。

如果需要生成一个范围在a到b之间的随机数，可以使用如下语法：x = a + (b-a)*rand其中，a和b为给定的数值。

例如，如果想生成一个范围在10到20之间的随机数，可以运行以下代码：x = 10 + (20-10)*rand这将生成一个范围在10到20之间的随机数。

二、rand函数的应用举例1. 生成随机向量在MATLAB中，可以使用rand函数生成一个随机向量。

例如，如果想生成一个长度为n的随机向量，可以运行以下代码：x = rand(1, n)其中，n为给定的整数。

这将生成一个长度为n的随机向量。

2. 生成随机矩阵同样地，可以使用rand函数生成一个随机矩阵。

例如，如果想生成一个m行n 列的随机矩阵，可以运行以下代码：x = rand(m, n)这将生成一个m行n列的随机矩阵。

3. 生成服从正态分布的随机数除了生成均匀分布的随机数，还可以使用randn函数生成服从正态分布的随机数。

它的基本语法如下：x = mu + sigma*randn其中，mu和sigma为给定的数值。

例如，如果想生成一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，可以运行以下代码：x = randn这将生成一个服从标准正态分布的随机数。

4. 生成随机整数有时候，我们需要生成一个随机整数而不是小数。

可以使用randi函数来实现这个目的。

例如，如果想生成一个范围在a到b之间的随机整数，可以运行以下代码：x = randi([a,b])其中，a和b为给定的整数。

matlab中正态随机数生成

在MATLAB中生成正态随机数是一个常见的需求，特别是在统计分析和模拟实验中。

正态分布（也被称为高斯分布）是一种连续概率分布，具有很多实际应用，比如在自然科学、社会科学和工程领域中都能找到它的身影。

下面我将从生成正态随机数的基本方法开始，逐步向你介绍MATLAB中有关正态分布的相关知识，以便你能更深入地理解这一主题。

1. 基本方法MATLAB提供了几种方法来生成正态随机数。

最常用的是使用randn 函数，该函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。

要生成100个符合标准正态分布的随机数，可以使用下面的代码：```matlabdata = randn(1, 100);```这将生成一个1x100的向量，其中包含了100个符合标准正态分布的随机数。

2. 自定义均值和标准差如果你需要生成均值和标准差不为1的正态随机数，可以使用一些其他的函数。

使用normrnd函数可以生成符合指定均值和标准差的正态随机数。

以下是一个示例：```matlabmu = 10; % 均值sigma = 2; % 标准差data = normrnd(mu, sigma, 1, 100);```这将生成一个1x100的向量，其中包含了100个均值为10、标准差为2的正态随机数。

3. 应用举例正态随机数在实际应用中有着广泛的用途。

比如在财务领域，可以使用正态随机数来模拟股票价格的波动；在工程领域，可以使用正态随机数来模拟材料的强度分布。

生成正态随机数是很多模拟实验和统计分析的基础，掌握了这项技能对于进行科学研究和工程设计有着重要的意义。

4. 个人观点和理解在我看来，生成正态随机数虽然在MATLAB中可以很方便地实现，但在实际应用中需要注意一些问题。

比如生成的随机数是否符合所需的分布特性、样本大小是否足够大等，都需要认真考虑。

对正态分布的理解和应用也需要结合具体的领域知识来进行，不能仅仅停留在生成随机数的层面。

总结回顾通过这篇文章，我们对在MATLAB中生成正态随机数有了一定的了解。

MATLAB中rand的用法

MATLAB中rand的用法在MATLAB中，rand是一个用于生成随机数的函数。

它可以生成0到1之间的均匀分布的伪随机数。

rand函数的语法如下：r = randr = rand(n)r = rand(m,n)r = rand([m,n])r = rand(m,n,p,...)其中，r是一个包含随机数的矩阵或数组，n、m、p等是指定随机数矩阵的维度。

下面是rand函数的一些常见用法：1.生成一个0到1之间的随机数：r = rand上述代码将生成一个随机数r，它的取值范围是[0,1)。

2.生成一个包含n个0到1之间的随机数的向量：r = rand(n)这将生成一个大小为n的行向量或列向量，其中的元素是0到1之间的随机数。

3.生成一个m×n大小的包含随机数的矩阵：r = rand(m,n)或者r = rand([m,n])这将生成一个m×n大小的矩阵，其中的元素是0到1之间的随机数。

可以将m和n替换为具体的数值。

4.生成一个m×n×p大小的包含随机数的多维数组：r = rand(m,n,p,...)这将生成一个m×n×p×...大小的多维数组，其中的元素是0到1之间的随机数。

可以根据需要设置更多的维度。

5.生成指定范围内的随机数：r = a + (b-a).*rand这将生成一个指定范围内的随机数，其中a和b是指定的范围边界。

6.生成服从特定概率分布的随机数：r = random('distribution',parameters)distribution可以是各种概率分布，如正态分布、泊松分布等。

parameters是用于指定分布的参数。

例如，生成一个服从均值为mu、标准差为sigma的正态分布的随机数：r = random('normal',mu,sigma)7.设置随机数种子来控制随机数生成：rng(seed)seed是要设置的种子值。

matlab正态分布随机数的生成

matlab正态分布随机数的生成在MATLAB中，可以使用函数`randn()`生成服从标准正态分布的随机数。

标准正态分布是具有均值为0，标准差为1的正态分布。

可以将这些随机数与期望和标准差进行缩放，从而生成具有所需均值和标准差的正态分布随机数。

首先，让我们了解一下MATLAB中`randn()`函数的基本用法。

该函数返回一个服从标准正态分布的随机数。

通过传递给函数一个大小为m×n的矩阵参数，可以一次生成多个随机数。

例如，以下代码生成一个1×10的矩阵，其中包含10个服从标准正态分布的随机数：matlabrandom_numbers = randn(1, 10);现在，我们将看到如何使用`randn()`函数生成具有所需均值和标准差的正态分布随机数。

要生成具有所需均值μ和标准差σ的正态分布随机数，可以使用以下公式进行缩放：matlabdesired_numbers = mu + sigma * random_numbers;其中，`random_numbers`是由`randn()`函数生成的随机数，`mu`是所需的均值，`sigma`是所需的标准差，`desired_numbers`是生成的具有所需均值和标准差的正态分布随机数。

例如，以下代码生成一个具有均值为10和标准差为2的正态分布随机数：matlabmu = 10; % 均值sigma = 2; % 标准差random_numbers = randn(1, 1000); % 生成1000个服从标准正态分布的随机数desired_numbers = mu + sigma * random_numbers; % 缩放为具有均值为10和标准差为2的正态分布随机数现在，`desired_numbers`变量将包含1000个具有均值为10和标准差为2的正态分布随机数。

我们还可以使用`histogram()`函数绘制生成的正态分布随机数的直方图。

关于matlab生成随机数

关于matlab⽣成随机数⼀，matlab中⽣成随机数主要有三个函数：rand, randn,randi1，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：和上⾯⼀样3, randi ⽣成均匀分布的伪随机整数主要语法：randi（iMax）在开区间（0，iMax）⽣成均匀分布的伪随机整数randi（iMax，m，n）在开区间（0，iMax）⽣成mXn型随机矩阵r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间（iMin，iMax）⽣成mXn型随机矩阵⽰例验证：均值分布概率分布图：y=rand(1,3000000);hist(y,2000);散点图：y=rand(1,3000000);plot(y)正态分布概率分布图：y=randn(1,3000000);hist(y,2000);散点图：y=randn(1,3000000);plot(y);⼆，关于随机种⼦，伪随机数的重复⽣成正常情况下每次调⽤相同指令例如rand⽣成的伪随机数是不同的，例如：rand(1,3)rand(1,3)matlab的输出为:ans =0.139043482536049 0.734007633362635 0.194791464843949ans =0.602204766324215 0.937923745019422 0.149285414707192如何使两个语句⽣成的随机数相等呢？Matlab帮助中的下⾯章节有所叙述：Managing the Default Stream管理默认（缺省）流,, and draw random numbers from an underlying random number stream, called the default stream. The class allows you to get a handle to the default stream and control random number generation.rand,randn,和randi 从⼀个基础的随机数流中得到随机数，叫做默认流。

matlab中0-1的随机数

在matlab中生成0-1之间的随机数是一种常见的操作，可以通过内置的随机数生成函数来实现。

生成0-1之间的随机数在模拟实验、统计分析、机器学习等方面具有重要的应用，因此掌握在matlab中生成0-1随机数的方法对于数据科学和工程领域的研究人员来说是非常重要的。

1. 使用rand函数生成均匀分布的随机数在matlab中可以使用rand函数来生成均匀分布的随机数，其语法为：```matlabr = rand(m, n)```其中m 和n 分别表示生成随机数的维度，m 表示行数，n 表示列数。

rand函数生成的随机数范围在0-1之间，且满足均匀分布。

2. 使用randn函数生成正态分布的随机数除了生成均匀分布的随机数外，matlab还可以使用randn函数来生成正态分布的随机数，其语法为：```matlabr = randn(m, n)```其中 m 和 n 同样表示生成随机数的维度，randn函数生成的随机数满足标准正态分布，即均值为0，方差为1。

3. 控制随机数的种子在生成随机数时，可以通过控制随机数的种子来保证生成的随机数是可重复的。

在matlab中可以使用rng函数来控制随机数的种子，其语法为：```matlabrng(seed)```其中 seed 表示随机数的种子，通过设置相同的种子可以确保每次生成的随机数是一样的。

在matlab中生成0-1之间的随机数有多种方法，包括使用rand函数生成均匀分布的随机数，使用randn函数生成正态分布的随机数，以及通过控制随机数的种子来保证随机数的可重复性。

这些方法为研究人员在数据分析和模拟实验中提供了便利，对于提高工作效率和保证实验结果的可靠性具有重要意义。

在实际应用中，生成0-1之间的随机数通常用于模拟实验、统计分析、概率建模、机器学习算法等领域。

通过生成符合特定分布的随机数，可以更好地模拟实际场景，并进行有效的数据分析与处理。

在matlab中，生成0-1之间的随机数的应用十分广泛，具有很高的实用价值。

产生正态分布随机数的matlab方法random

产生正态分布随机数的matlab方法random在Matlab中生成正态分布随机数有多种方法，下面将介绍其中几种常用的方法，并对它们进行全面评估。

1. 使用randn函数生成正态分布随机数- randn函数是Matlab中用于生成符合标准正态分布的随机数的函数。

- 该方法的优点是简单易用，一行代码就可以生成所需的随机数序列。

- 但是，这种方法生成的随机数序列可能不够随机，存在一定的偏差。

2. 使用Box-Muller变换生成正态分布随机数- Box-Muller变换是一种经典的生成正态分布随机数的方法，通过均匀分布的随机数生成正态分布的随机数。

- 这种方法生成的随机数更加符合正态分布的特性，具有更好的随机性和分布性。

- 但是，实现Box-Muller变换需要一定的数学基础和编程技巧，相对复杂一些。

3. 使用truncated normal distribution生成截尾正态分布随机数- 有时候我们需要生成一定范围内的正态分布随机数，这时可以使用truncated normal distribution方法。

- 这种方法可以有效地控制生成的随机数范围，使其符合实际应用需要的要求。

- 但是，对于一些特殊情况，需要考虑truncated normal distribution生成的随机数是否符合实际问题的分布需求。

总结回顾：在Matlab中生成正态分布随机数有多种方法，每种方法都有各自的优点和局限性。

根据实际需求，选择合适的方法是非常重要的。

在编写程序时，需要根据具体情况综合考虑随机性、分布性和实际应用需求，选择最合适的方法来生成正态分布随机数。

个人观点和理解：在实际编程中，生成符合实际需求的随机数是非常重要的。

对于正态分布随机数的生成，需要考虑到数据的随机性和分布特性，才能更好地应用于实际问题中。

也要注意选择合适的方法，并在实际应用中进行验证和调整，以确保生成的随机数符合实际需求。

正态分布是自然界和社会现象中广泛存在的一种分布形式，它具有许多重要的统计特性，如均值、标准差和形态等。

(完整版)Matlab各种随机数设置

Matlab 各种随机数设置randn（伪随机正态分布数）Normally distributed pseudorandom numbersSyntaxr = randn(n)randn(m,n)randn([m,n])randn(m,n,p,...)randn([m,n,p,...])randn(size(A))r = randn(..., 'double')r = randn(..., 'single')Descriptionr = randn(n) returns an n-by-n matrix containing pseudorandom values drawn from the standard normal distribution. randn(m,n) or randn([m,n]) returns an m-by-n matrix. randn(m,n,p,...) or randn([m,n,p,...]) returns an m-by-n-by-p-by-... array. randn returns a scalar. randn(size(A)) returns an array the same size as A.r = randn(..., 'double') or r = randn(..., 'single') returns an array of normal values of the specified class.Note The size inputs m, n, p, ... should be nonnegative integers. Negative integers are treated as 0.The sequence of numbers produced by randn is determined by the internal state of the uniform pseudorandom number generator that underlies rand, randi, and randn. randn uses one or more uniform values from that default stream to generate each normal value. Control the default stream using its properties and methods.Note In versions of MATLAB prior to 7.7 (R2008b), you controlled the internal state of the random number stream used by randn by calling randn directly with the 'seed' or 'state' keywords.ExamplesGenerate values from a normal distribution with mean 1 and standard deviation 2.r = 1 + 2.*randn(100,1);Generate values from a bivariate normal distribution with specified mean vector and covariance matrix.mu = [1 2];Sigma = [1 .5; .5 2]; R = chol(Sigma);z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R;Replace the default stream at MATLAB startup, using a stream whose seed is based on clock, so that randn will return different values in different MATLAB sessions. It is usually not desirable to do this more than once per MATLAB session.RandStream.setDefaultStream ...(RandStream('mt19937ar','seed',sum(100*clock)));randn(1,5)Save the current state of the default stream, generate 5 values, restore the state, and repeat the sequence.defaultStream = RandStream.getDefaultStream;savedState = defaultStream.State;z1 = randn(1,5)defaultStream.State = savedState;z2 = randn(1,5) % contains exactly the same values as z1Normrnd （随机正态分布数）Normal random numbersSyntaxR = normrnd(mu,sigma)R = normrnd(mu,sigma,m,n,...)R = normrnd(mu,sigma,[m,n,...])DescriptionR = normrnd(mu,sigma) generates random numbers from the normal distribution with mean parameter mu and standard deviation parameter sigma. mu and sigma can be vectors, matrices, or multidimensional arrays that have the same size, which is also the size of R. A scalar input for mu or sigma is expanded to a constant array with the same dimensions as the other input.R = normrnd(mu,sigma,m,n,...) or R = normrnd(mu,sigma,[m,n,...]) generates an m-by-n-by-... array. The mu, sigma parameters can each be scalars or arrays of the same size as R.Examplesn1 = normrnd(1:6,1./(1:6))n1 =2.1650 2.31343.02504.0879 4.8607 6.2827n2 = normrnd(0,1,[1 5])n2 =0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3)n3 =0.9299 1.9361 2.96404.12465.0577 5.9864randperm (RandStream) （区域内的所有整数的随机分布）Random permutationrandperm(s,n)Descriptionrandperm(s,n) generates a random permutation of the integers from 1 to n. For example, randperm(s,6) might be [2 4 5 6 1 3]. randperm(s,n) uses random values drawn from the random number stream s.betarnd （贝塔分布）贝塔分布是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数SyntaxR = betarnd(A,B)R = betarnd(A,B,m,n,...)R = betarnd(A,B,[m,n,...])DescriptionR = betarnd(A,B) generates random numbers from the beta distribution with parameters specified by A and B. A and B can be vectors, matrices, or multidimensional arrays that have the same size, which is also the size of R. A scalar input for A or B is expanded to a constant array with the same dimensions as the other input.R = betarnd(A,B,m,n,...) or R = betarnd(A,B,[m,n,...]) generates an m-by-n-by-... array containing random numbers from the beta distribution with parameters A and B. A and B can each be scalars or arrays of the same size as R.Examplesa = [1 1;2 2];b = [1 2;1 2];r = betarnd(a,b)r =0.6987 0.61390.9102 0.8067r = betarnd(10,10,[1 5])r =0.5974 0.4777 0.5538 0.5465 0.6327r = betarnd(4,2,2,3)r =0.3943 0.6101 0.57680.5990 0.2760 0.5474Binornd （二项式分布）二项分布（binomial distribution）就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。

matlab中生成0到1之间的高斯分布的随机数

在MATLAB中生成0到1之间的高斯分布的随机数可以通过以下步骤实现：1. 导入MATLAB工具箱在MATLAB中进行任何操作之前，需要确保已经导入了Statistics and Machine Learning Toolbox工具箱，因为高斯分布的生成函数位于该工具箱中。

2. 使用randn函数生成高斯分布随机数在MATLAB中，可以使用randn函数来生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。

对生成的随机数进行线性变换，以使其均值为μ，标准差为σ。

具体操作如下：```matlabmu = 0; 均值sigma = 1; 标准差n = 1000; 生成1000个随机数r = mu + sigma.*randn(n,1); 生成均值为mu，标准差为sigma的高斯分布随机数```在这段代码中，mu表示所需的高斯分布的均值，sigma表示所需的高斯分布的标准差，n表示生成随机数的个数。

通过randn函数生成的随机数将被线性变换为均值为μ，标准差为σ的高斯分布随机数。

3. 调整生成的随机数范围如果需要将生成的随机数范围限定在0到1之间，可以通过线性变换的方法实现。

具体来说，可以使用MATLAB中的min和max函数来实现对随机数范围的调整，如下所示：```matlabr_adj = (r - min(r)) / (max(r) - min(r)); 调整随机数范围为0到1之间```通过这段代码，生成的随机数r将被调整为范围在0到1之间的r_adj。

总结通过以上步骤，就可以在MATLAB中生成0到1之间的高斯分布的随机数。

首先使用randn函数生成服从标准正态分布的随机数，然后通过线性变换调整均值和标准差，最终通过调整随机数范围实现生成0到1之间的高斯分布随机数。

这样的操作可以很好地满足实际需求，并且在MATLAB中具有很高的灵活性和可操作性。

生成高质量的高斯分布随机数在统计学、工程学以及计算机科学等领域中都具有重要的应用。

Matlab生成随机数的一些命令_matlab

Matlab生成随机数的一些命令_matlabMatlab生成随机数的一些命令经常在编程的时候用到各种随机函数，偶然间看到这篇文章，很不错，贴在这里分享。

====================================== ==========第一种方法是用 random 语句，其一般形式为y = random('分布的英文名',A1,A2,A3,m,n)，表示生成 m 行 n 列的m × n 个参数为 ( A1 , A2 , A3 ) 的该分布的随机数。

例如:(1) R = random('Normal',0,1,2,4): 生成期望为 0,标准差为 1 的(2 行 4 列)2× 4 个正态随机数(2) R = random('Poisson',1:6,1,6): 依次生成参数为 1 到 6 的(1 行 6 列)6 个 Poisson 随机数第二种方法是针对特殊的分布的语句：一．几何分布随机数（下面的 P，m 都可以是矩阵）R = geornd(P) （生成参数为 P 的几何随机数）R = geornd(P,m) （生成参数为 P 的× m 个几何随机数）１R = geornd(P,m,n) （生成参数为 P 的 m 行 n 列的m × n 个几何随机数）例如(1) R = geornd(1./ 2.^(1:6)) ( 生成参数依次为 1/2,1/2^2,到1/2^6 的 6 个几何随机数)(2) R = geornd(0.01,[1 5]) (生成参数为 0.01 的（１行５列）5 个几何随机数).二．Beta 分布随机数R = betarnd(A,B) （生成参数为 A,B 的 Beta 随机数）R = betarnd(A,B,m) （生成× m 个数为 A,B 的 Beta 随机数）１R = betarnd(A,B,m,n) （生成 m 行 n 列的m × n 个数为 A,B 的 Beta 随机数）.三．正态随机数R = normrnd(MU，SIGMA) （生成均值为MU，标准差为SIGMA 的正态随机数）R = normrnd(MU，SIGMA,m) （生成1× m 个正态随机数）R = normrnd(MU，SIGMA,m,n) （生成 m 行 n 列的m × n 个正态随机数）例如(1) R = normrnd(0,1,[1 5]) 生成 5 个正态(0,1) 随机数(2) R = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3)生成期望依次为[1,2,3;4,5,6], 方差为 0.1 的2× 3 个正态随机数．四．二项随机数：类似地有R = binornd(N,P)R = binornd(N,P,m) R = binornd(N,p,m,n)例如n = 10:10:60; r1 = binornd(n,1./n)或r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) （都生成参数分别为1 1 ), L, ( 60, ) 的６个二项随机数．(10,10 60五．自由度为 V 的χ 2 随机数：R = chi2rnd(V) R = chi2rnd(V R = chi2rnd(V,m) ,m,n)六．期望为 MU 的指数随机数（即 Exp 随机数）：1MUR = exprnd(MU)R = exprnd(MU,m)R = exprnd(MU,m,n)七．自由度为 V1， V2 的 F 分布随机数：R = frnd(V1，V2) R = frnd(V1， V2,m) R = frnd(V1，V2,m,n)八．Γ ( A, λ ) 随机数：R = gamrnd（A,lambda） R = gamrnd（A,lambda,m) R = gamrnd（A,lambda,m,n)九．超几何分布随机数：R = hygernd(N,K,M) R = hygernd(N,K,M,m) R = hygernd(N,K,M,m,n)十．对数正态分布随机数R = lognrnd(MU，SIGMA) R = lognrnd(MU，SIGMA,m) R = lognrnd(MU，SIGMA,m,n)十一．负二项随机数：R = nbinrnd(r,p)R = nbinrnd(r,p,m)R = nbinrnd(r,p,m,n)十二．Poisson 随机数：R = poissrnd(lambda) R = poissrnd(lambda,m) R = poissrnd(lambda,m,n)例如，以下 3 种表达有相同的含义：lambda = 2;R = poissrnd(lambda,1,10)（或R = poissrnd(lambda,[1 10])或R = poissrnd(lambda(ones(1,10)))十三．Rayleigh 随机数：R = raylrnd(B) R = raylrnd(B,m) R = raylrnd(B,m,n)十四．V 个自由度的 t 分布的随机数：R = trnd(V) R = trnd(V,m) R = trnd(V,m,n)42十五．离散的均匀随机数：R = unidrnd(N) R = unidrnd(N,m) R = unidrnd(N,m,n)十六．[A,B] 上均匀随机数R = unifrnd(A,B) R = unifrnd(A,B,m)R = unifrnd(A,B,m,n)例如unifrnd(0,1:6)与unifrnd(0,1:6,[1 6]) 都依次生成[0,1] 到[0,6]的６个均匀随机数．:十七．Weibull 随机数R = weibrnd(A,B) R = weibrnd(A,B,m)R = weibrnd(A,B,m,n)本文来自: 高校自动化网() 详细出处参考(转载请保留本链接)：/html/matlab/11252_3.html。

MATLAB产生各种分布的随机数完整版

M A T L A B产生各种分布的随机数Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】MATLAB产生各种分布的随机数1，均匀分布U（a,b）：产生m*n阶［a，b］均匀分布U（a，b）的随机数矩阵：unifrnd (a,b,m, n)产生一个［a，b］均匀分布的随机数：unifrnd (a,b)2，0-1分布U（0,1）产生m*n阶［０，1］均匀分布的随机数矩阵：rand (m, n)产生一个［０，１］均匀分布的随机数：rand4，二类分布binornd(N,P,mm,nn)如binornd(10,,mm,nn)即产生mm*nn均值为N*P的矩阵binornd(N,p)则产生一个。

而binornd(10,,mm)则产生mm*mm的方阵，军阵为N*p。

5，产生m*n阶离散均匀分布的随机数矩阵：unidrnd(N,mm,nn)产生一个数值在1-N区间的mm*nn矩阵6，产生mm nn阶期望值为的指数分布的随机数矩阵：exprnd( ,mm, nn)此外，常用逆累积分布函数表函数名调用格式函数注释norminvX=norminv(P,mu,sigma)正态逆累积分布函数expinvX=expinv(P,mu)指数逆累积分布函数weibinvX=weibinv(P,A,B)威布尔逆累积分布函数logninvX=logninv(P,mu,sigma)对数正态逆累积分布函数Chi2invX=chi2inv(P,A,B)卡方逆累积分布函数BetainvX=betainv(P,A,B)β分布逆累积分布函数随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。

R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。

MATLAB中的随机数生成与抽样方法详述

MATLAB中的随机数生成与抽样方法详述随机数生成在实际问题求解中具有广泛的应用，特别是在统计学和数学建模领域。

MATLAB是一种著名的数值计算软件，具有强大的随机数生成和抽样方法。

一、随机数生成在MATLAB中，使用rand函数可以生成均匀分布的随机数。

rand函数生成的随机数在[0,1]区间均匀分布。

例如，生成一个1x10的随机数向量可以使用以下代码：```matlabrandom_nums = rand(1,10);```如果想生成满足某个特定概率分布的随机数，可以使用rand函数配合其他函数来实现。

例如，想生成满足正态分布的随机数，可以使用randn函数。

以下是一个示例代码：```matlabnormal_nums = randn(1,10);```此外，MATLAB还提供了其他生成随机数的函数，如randi可以生成整数随机数，randperm可以生成随机排列的整数。

二、随机数种子为了能够重现实验结果，MATLAB支持设置随机数种子。

随机数种子是一个整数，通过设置相同的种子，可以使得随机数的生成结果相同。

可以使用rng函数来设置随机数种子。

以下是一个示例代码：```matlabrng(10); % 设置随机数种子为10random_nums = rand(1,10);```在上述代码中，设置了随机数种子为10，生成了一个1x10的随机数向量。

如果再次运行相同的代码，得到的随机数向量会是相同的。

三、随机抽样方法随机抽样是从给定的样本中选择部分样本的过程，常用于统计实验和模拟分析中。

在MATLAB中，有多种方式可以实现随机抽样。

1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的一种抽样方法，它保证每个样本被选中的概率相等。

在MATLAB中，可以使用randperm函数实现简单随机抽样。

以下是一个示例代码：```matlabdata = 1:100; % 原始数据sample_size = 10; % 抽样数量sample_indices = randperm(length(data), sample_size); % 随机抽样索引sample = data(sample_indices); % 抽样结果```上述代码中，data表示原始数据，sample_size表示抽样数量。

matlab中随机数

matlab中随机数在MATLAB中，可以使用随机数函数来生成随机数。

MATLAB提供了多个用于生成不同类型随机数的函数，包括均匀分布随机数、正态分布随机数、泊松分布随机数等。

下面我将从不同角度介绍几种常用的随机数函数。

1. rand函数，该函数可以生成0到1之间的均匀分布随机数。

例如，rand(3,2)将生成一个3行2列的矩阵，其中的元素是0到1之间的随机数。

2. randn函数，该函数可以生成符合标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。

例如，randn(3,2)将生成一个3行2列的矩阵，其中的元素是符合标准正态分布的随机数。

3. randi函数，该函数可以生成指定范围内的整数随机数。

例如，randi([1, 10], 3, 2)将生成一个3行2列的矩阵，其中的元素是1到10之间的随机整数。

4. randperm函数，该函数可以生成指定范围内的随机排列。

例如，randperm(10)将生成1到10的随机排列。

除了以上几个常用的随机数函数外，MATLAB还提供了其他一些函数来生成不同类型的随机数，如：exprnd函数，生成指数分布的随机数。

poissrnd函数，生成泊松分布的随机数。

binornd函数，生成二项分布的随机数。

normrnd函数，生成指定均值和方差的正态分布随机数。

此外，你还可以通过设置随机数种子来控制随机数的生成。

使用rng函数可以设置随机数种子，例如rng(123)将设置种子为123。

总结起来，MATLAB提供了丰富的随机数函数，可以根据需要生成不同类型的随机数。

以上是我从多个角度对MATLAB中的随机数进行了介绍，希望能够满足你的需求。

matlab 标准正态分布随机数

matlab 标准正态分布随机数在MATLAB中生成标准正态分布随机数是一个常见的需求，因为标准正态分布是统计学中非常重要的一个分布。

在MATLAB中，我们可以使用randn函数来生成符合标准正态分布的随机数。

接下来，我将介绍如何在MATLAB中使用randn函数生成标准正态分布随机数，并给出一些实际的例子来帮助大家更好地理解这个过程。

首先，让我们来了解一下标准正态分布。

标准正态分布又称为Z分布，是以0为均值、1为标准差的正态分布。

它的概率密度函数为：f(x) = (1/sqrt(2pi)) exp(-x^2/2)。

其中，x为随机变量的取值，exp()表示自然指数函数。

标准正态分布的概率密度函数曲线呈钟型，关于均值对称，左右尾部无限延伸，密度函数在均值附近取得最大值。

在MATLAB中，我们可以使用randn函数来生成符合标准正态分布的随机数。

randn函数的基本语法如下：r = randn(m,n)。

其中，m和n分别表示生成随机数的行数和列数。

如果省略n，则默认为1。

生成的随机数服从标准正态分布。

接下来，让我们通过一个简单的例子来演示如何在MATLAB中生成标准正态分布随机数。

假设我们需要生成100个符合标准正态分布的随机数，代码如下：```matlab。

r = randn(100,1);```。

上述代码将生成一个包含100个元素的列向量r，这些元素符合标准正态分布。

我们可以通过绘制直方图的方式来直观地展示这些随机数的分布情况，代码如下：```matlab。

hist(r,20);```。

运行上述代码后，我们可以得到一个直方图，通过直方图可以清晰地看出这些随机数的分布情况，直方图呈现出典型的钟型曲线。

除了生成符合标准正态分布的随机数外，我们还可以通过randn函数生成多维数组的随机数。

例如，我们可以生成一个3行4列的符合标准正态分布的随机数矩阵，代码如下：```matlab。

r = randn(3,4);```。

matlab某一范围均匀随机取数的方法

matlab某一范围均匀随机取数的方法
在matlab中，如果需要生成一定范围内的均匀随机数，可以使用rand函数。

但是如果需要在该范围内均匀地取出一定数量的随机数，则需要使用一些特殊的方法。

以下是一种matlab中实现该功能的方法：
1. 设定范围和需要取出的随机数个数。

range = [min_value, max_value]; % 范围
num = n; % 随机数个数
2. 生成等差数列。

x = linspace(range(1), range(2), num+1);
3. 取等差数列中的随机数。

random_numbers = x(1:end-1) + diff(x).*rand(1,num);
4. 对取出的随机数进行排序。

sorted_numbers = sort(random_numbers);
这种方法可以确保取出的随机数在指定的范围内均匀分布，并且数量与要求相符。

可以根据需要进行调整，例如更改范围、数量等。

- 1 -。

matlab某一范围均匀随机取数的方法

matlab某一范围均匀随机取数的方法
在使用Matlab进行数据分析和模拟时，有些场合需要从某一范
围内均匀随机取数。

本文介绍一种简单的方法。

首先，如果需要在 0 和 1 之间均匀随机取数，可以使用 rand 函数。

例如，生成一个 1×10 的数组：
x = rand(1, 10);
如果需要在 [a, b] 范围内均匀随机取数，可以使用以下公式： x = a + (b-a).*rand(1, n);
其中 n 是想要生成的随机数的数量。

例如，生成 10 个在 [1, 5] 范围内的随机数：
x = 1 + 4.*rand(1, 10);
注意，这里的 b-a 是为了保证生成的随机数范围是 [0, 1]，再乘以 (b-a) 就可以将其扩展到 [a, b] 范围内。

另外，如果需要生成整数随机数，可以使用 round 函数。

- 1 -。

matlab正态分布的随机整数

要在MATLAB中生成正态分布的随机整数，你可以使用`randi` 函数。

但是，`randi` 函数默认生成的随机数是均匀分布的，所以我们需要对其进行一些调整以得到正态分布的随机整数。

下面是一种可能的方法：
```matlab
mu = 0; standard 均值
sigma = 1; standard 标准差
num_samples = 100; standard 生成的随机数的数量
standard 创建一个正态分布的随机数矩阵，其中的元素是浮点数
normal_random_numbers = mu + sigma * randn(num_samples, 1);
standard 因为我们想要整数，所以将浮点数四舍五入到最近的整数
rounded_numbers = round(normal_random_numbers);
```
在上述代码中，`randn` 函数生成一个正态分布的随机数矩阵，
其中的元素是浮点数。

然后我们使用`round` 函数将这些浮点数四舍五入到最近的整数，得到的结果就是正态分布的随机整数。

请注意，这种方法生成的正态分布的随机整数可能不会完全满足你的需求，因为MATLAB本身并不直接支持生成正态分布的随机整数。

如果你需要更精确的结果，你可能需要使用更复杂的算法或者寻找其他工具来生成你需要的随机数。

matlab随机数训练

matlab随机数训练Matlab是一个强大的科学计算软件，其中包含了许多用于生成随机数的函数。

随机数在计算机科学和统计学中有着广泛的应用。

在本文中，我们将探讨如何使用Matlab生成随机数，并介绍一些常见的随机数应用。

让我们来了解一下Matlab中生成随机数的函数。

Matlab提供了许多生成随机数的函数，其中最常用的是rand和randn函数。

rand 函数生成0到1之间均匀分布的随机数，而randn函数生成服从标准正态分布的随机数。

使用rand函数生成随机数非常简单。

只需输入一个参数n，即可生成一个n行1列的随机数向量。

例如，以下代码将生成一个包含10个随机数的向量：```matlabrandom_vector = rand(10, 1);```同样地，我们可以使用randn函数生成服从标准正态分布的随机数。

以下代码将生成一个包含10个服从标准正态分布的随机数的向量：```matlabrandom_vector = randn(10, 1);除了生成向量外，我们还可以使用rand和randn函数生成矩阵。

以下代码将生成一个包含3行4列的随机数矩阵：```matlabrandom_matrix = rand(3, 4);```通过生成随机数，我们可以进行许多有趣的应用。

例如，我们可以使用随机数来模拟投掷骰子的结果。

以下代码将模拟投掷10次骰子，并输出结果：```matlabdice_result = randi([1, 6], 1, 10);disp(dice_result);```我们还可以使用随机数来生成随机密码。

以下代码将生成一个包含8个随机字符的密码：```matlabcharacters = ['a':'z', 'A':'Z', '0':'9'];password = characters(randi(numel(characters), 1, 8));disp(password);除了生成简单的随机数，我们还可以使用随机数来进行概率统计。

matlab随机数生成函数

matlab随机数生成函数
Matlab中提供了多种随机数生成函数，可以根据不同的需求生成不同的随机数。

1.rand函数：rand函数可以生成均匀分布的随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的范围。

2.randn函数：randn函数可以生成正态分布的随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的均值和标准差。

3.randi函数：randi函数可以生成指定范围内的整数随机数，可以指定生成的随机数的行数和列数，也可以指定生成的随机数的最小值和最大值。

4.randperm函数：randperm函数可以生成一个指定范围内的随机排列，可以指定生成的随机排列的长度，也可以指定生成的随机排列的最小值和最大值。

5.rng函数：rng函数可以设置随机数生成器的种子，可以指定生
成的随机数的种子，也可以指定生成的随机数的类型，如均匀分布、正态分布等。

matlab范围内随机数

matlab范围内随机数Matlab范围内随机数作为一款强大的科学计算软件，Matlab在数据处理、统计分析、图形绘制等领域都拥有广泛应用。

在Matlab中，随机数的生成是一项非常重要的功能，这不仅可以帮助我们进行模拟和仿真，还可以用于数据加密和安全性测试等方面。

本文将对Matlab范围内随机数进行详细介绍及其使用。

一、Matlab中的随机数生成函数Matlab中的随机数生成函数有多种不同的实现，包括rand、randi、randn等。

这些函数通常以一定的概率分布方式来生成数值，在Matlab 中都能够方便地进行调用。

其中，rand函数可以生成0到1之间的均匀分布随机数，randi函数可以生成指定范围内的均匀分布随机整数，而randn函数则可以生成标准正态分布随机数。

下面将分别详细阐述这些随机数生成函数的使用方法及其应用场景。

1. rand函数rand函数是Matlab中最基本的随机数生成函数之一，可以生成一个均匀分布的0到1之间的随机数。

使用rand函数时，可以指定随机数个数或者数组大小等参数，例如：rand(3,2)可以生成大小为3x2的随机数矩阵，rand(1,5)可以生成一个包含5个随机数的行向量。

此外，rand函数还可以接受多个参数，以此来指定随机数的范围，例如：rand(3,2,-1,1)可以生成一个大小为3x2的矩阵，其中每个元素的值在-1到1之间。

2. randi函数randi函数是Matlab中的另一个常用随机数生成函数，它可以生成一个指定范围内的均匀分布随机整数。

使用randi函数时，需要指定随机数的个数和范围参数，例如：randi(10,1,5)可以生成一个包含5个值在1到10之间的随机整数行向量。

特别地，当随机数范围较大时，randi函数也可以扩展为生成随机矩阵的方式，例如：randi([1,100],3,2)可以生成一个大小为3x2的矩阵，其中每个元素值在1到100之间。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

SyntaxR = binornd(N,P)R = binornd(N,P,m,n,...)R = binornd(N,P,[m,n,...])DescriptionR = binornd(N,P) generates random numbers from the binomial distribution with parameters specified by the number of trials, N, and probability of success for each trial, P. N and P can be vectors, matrices, or multidimensional arrays that have the same size, which is also the size of R.A scalar input for N or P is expanded to a constant array with the same dimensions as the other input.R = binornd(N,P,m,n,...) or R = binornd(N,P,[m,n,...]) generates an m-by-n-by-... array containing random numbers from the binomial distribution with parameters N and P. N and P can each be scalars or arrays of the same size as R.AlgorithmThe binornd function uses the direct method using the definition of the binomial distribution as a sum of Bernoulli random variables.Examplesn = 10:10:60;r1 = binornd(n,1./n)r1 =2 1 0 1 1 2r2 = binornd(n,1./n,[1 6])r2 =0 1 2 1 3 1r3 = binornd(n,1./n,1,6)r3 =0 1 1 1 0 3chi2rnd （卡方分布）若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、ξn ，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为χ²分布SyntaxR = chi2rnd(V)R = chi2rnd(V,m,n,...)R = chi2rnd(V,[m,n,...])DescriptionR = chi2rnd(V) generates random numbers from the chi-square distribution with degrees of freedom parameters specified by V. V can be a vector, a matrix, or a multidimensional array. R is the same size as V.R = chi2rnd(V,m,n,...) or R = chi2rnd(V,[m,n,...]) generates an m-by-n-by-... array containing random numbers from the chi-square distribution with degrees of freedom parameter V. V can be a scalar or an array of the same size as R.ExamplesNote that the first and third commands are the same, but are different from the second command.r = chi2rnd(1:6)r =0.0037 3.0377 7.8142 0.9021 3.2019 9.0729r = chi2rnd(6,[1 6])r =6.5249 2.6226 12.2497 3.0388 6.3133 5.0388r = chi2rnd(1:6,1,6)r =0.7638 6.0955 0.8273 3.2506 1.5469 10.9197Copularnd （连接函数分布）Copula函数描述的是变量间的相关性，实际上是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数SyntaxU = copularnd('Gaussian',rho,N)U = copularnd('t',rho,NU,N)U = copularnd('family',alpha,N)DescriptionU = copularnd('Gaussian',rho,N) returns N random vectors generated from a Gaussian copula with linear correlation parameters rho. If rho is a p-by-p correlation matrix, U is an n-by-p matrix. If rho is a scalar correlation coefficient, copularnd generates U from a bivariate Gaussian copula. Each column of U is a sample from a Uniform(0,1) marginal distribution.U = copularnd('t',rho,NU,N) returns N random vectors generated from a t copula with linear correlation parameters rho and degrees of freedom NU. If rho is a p-by-p correlation matrix, U is an n-by-p matrix. If rho is a scalar correlation coefficient, copularnd generates U from a bivariate t copula. Each column of U is a sample from a Uniform(0,1) marginal distribution.U = copularnd('family',alpha,N) returns N random vectors generated from the bivariateArchimedean copula determined by family, with scalar parameter alpha. family is Clayton, Frank, or Gumbel. U is an n-by-2 matrix. Each column of U is a sample from a Uniform(0,1) marginal distribution.ExamplesDetermine the linear correlation parameter corresponding to a bivariate Gaussian copula having a rank correlation of -0.5.tau = -0.5rho = copulaparam('gaussian',tau)rho =-0.7071% Generate dependent beta random values using that copulau = copularnd('gaussian',rho,100);b = betainv(u,2,2);% Verify that the sample has a rank correlation% approximately equal to tautau_sample = corr(b,'type','kendall')tau_sample =1.0000 -0.4537-0.4537 1.0000Gamrnd （伽马分布）伽玛分布（Gamma distribution）是统计学的一种连续概率函数。