1樓：飛鷹
y = randn(n)，返回一個n*n的隨機項的矩陣。如果n不是個數量，將返回錯誤資訊。
y = randn(m,n) 或 y = randn([m n])，返回一個m*n的隨機項矩陣。
y = randn(m,n,p,...) 或 y = randn([m n p...])，產生隨機陣列(感覺就是三維陣列，請看如下例子)。
2樓：南霸天
random格式：random(x)；（註釋：x是個正整數）。
random功能：即可隨機產生0~x之間的一切整數。而且它是一個函式，不能單獨使用。
random舉例：
program exercise(input,output);
var i,a:longint;
begin
for i := 1 to 10 do
begin
a:=random(100);
write(a,' ');
end;
end.
3樓：匿名使用者
matlab中random函式——通用函式，求各分佈的隨機資料，其用法：
y = random('norm',a1,a2,a3,m,n)
式中：a1，a2，a3為分佈的引數，m，n用來指定隨機數的行和列，name的取值有相關的**來參照。
例：產生一個3行4列均值為2、標準差為0.3的正態分佈隨機數：
>>y =random('norm',2,0.3,3,4)
y =2.1613 2.2587 1.8699 2.8308
2.5502 2.0956 2.1028 1.5950
1.3223 1.6077 3.0735 2.9105
matlab中random函式的問題
4樓：匿名使用者
產生一個3行3列的隨機數矩陣。
隨機數服從0-10之間的均勻分佈 ，即x~u(0,10)。
matlab random函式 uniform引數 比如random('uniform',2,28,1,30)中個引數的含義是什麼
5樓：
random可以自帶引數，以滿足你所需要的概率分佈，比如：指數分佈，高斯分佈，柯西分佈等等。
而uniform則是均與分佈，引數也可寫成unif。根據均勻分佈的表示式，它的上下限是需要有個範圍的。這裡的下限是2，上限是28。
自變數x在[2,28]內取值。總計生成一個行向量。
在matlab中r = random('normal',0,1,2,4): 生成期望為 0,標準差為 1 的(2 行 4 列)2× 4 個正態隨機數
6樓：我行我素
r = random('normal',0,1,2,4)r =1.6949 -0.4789 -0.2871 -0.2937
-1.6471 -1.4904 0.1958 -1.0145
>> std2(r)
ans =
1.0619
從上面來
可以看出，
生成的自矩陣r的方差並不是1.
其實，在生成均值為0，方差為1的隨機數時，matlab要遵守一定的演算法，這個演算法保證在資料量非常大時，其均值為0，方差為1，但並不能保證資料量非常小時，計算其均值和方差也是0和1，如上題。再如
r=randn(1000);mean2(r),std2(r)ans =
-0.0023
ans =
0.9992
r=randn(2000);mean2(r),std2(r)ans =
-1.0444e-004
ans =
1.0001
7樓：匿名使用者
r = random('normal',0,1,2,4)確實是產生標準正態分佈，（2行4列）
但std2(r)通常不內會正好為容1，而是大約為1.
產生正態分佈是指你產生的這些點，是以正態分佈方式產生，而不是產生出來就完全服從正態分佈，但可以肯定基本服從正態分佈，也就是一定置信區間內符合正態分佈。
例如：r =
-0.6918 1.2540 -1.4410 -0.3999
0.8580 -1.5937 0.5711 0.6900
ans =
1.0886
接近1，但不是1.
換個容易理解的，你要產生0到1的均勻分佈(1行4列)，如
>> rand(1,4)
ans =
0.8147 0.9058 0.1270 0.9134
很明顯的，你產生的4個數分佈不是均勻的等差分佈，但其產生的方式是0到1內均勻的，產生每個數的概率是相等的。
明白？至於random的功能，可以
>>help random
matlab中 rand和 randn的區別，請分別舉例。
8樓：歷史小店
主要區別
（1）rand 生成均勻分佈的偽隨機數。分佈在（0~1）之間主要語法：rand(m,n)生成m行n列的均勻分佈的偽隨機數，rand(m,n,'double')生成指定精度的均勻分佈的偽隨機數，引數還可以是'single'， rand(randstream,m,n)利用指定的randstream(我理解為隨機種子)生成偽隨機數。
（2）randn 生成標準正態分佈的偽隨機數（均值為0，方差為1）主要語法：和上面一樣
（3）randi 生成均勻分佈的偽隨機整數主要語法：randi（imax）在開區間（0，imax）生成均勻分佈的偽隨機整數，randi（imax，m，n）在開區間（0，imax）生成mxn型隨機矩陣， r = randi([imin,imax],m,n)在開區間（imin，imax）生成mxn型隨機矩陣
9樓：
關鍵問題不是用法而是意義，rand是0-1的均勻分佈，randn是均值為0方差為1的正態分佈用法自己help rand或者help randn一下就知道了rand(n)或randn(n)生成n*n的隨機數矩陣rand(n,m)或randn(m,n)生成m*n的隨機數矩陣
10樓：匿名使用者
rand是平均分佈，即等概率分佈，等概率產生0-1範圍內的數
randn是標準正態分佈，均值為0，標準差為1
11樓：shine戚七七
1，rand 生成均勻分佈的偽隨機數。分佈在（0~1）之間
主要語法：rand(m,n)生成m行n列的均勻分佈的偽隨機數
rand(m,n,'double')生成指定精度的均勻分佈的偽隨機數，引數還可以
是'single'
rand(randstream,m,n)利用指定的randstream(我理解為隨機種子)生成偽
隨機數2，randn 生成標準正態分佈的偽隨機數（均值為0，方差為1）
主要語法：和上面一樣
3, randi 生成均勻分佈的偽隨機整數
主要語法：randi（imax）在開區間（0，imax）生成均勻分佈的偽隨機整數
randi（imax，m，n）在開區間（0，imax）生成mxn型隨機矩陣
r = randi([imin,imax],m,n)在開區間（imin，imax）生成mxn型隨機矩陣
12樓：匿名使用者
前者是0到1的均勻分佈，後者是標準正態分佈
13樓：百慕大的小魚
randi（imax）在閉區間（0，imax）生成均勻分佈的偽隨機整數
randi（imax，m，n）在閉區間（0，imax）生成mxn型隨機矩陣
r = randi([imin,imax],m,n)在閉區間（imin，imax）生成mxn型隨機矩陣
matlab在一定範圍內生成隨機數
14樓：匿名使用者
rand([m n])產生 m行，n列（0，1）範圍內均勻分佈的偽隨機數
如果要求在區間（a，b）內產生均勻分佈的隨機數
r = a + (b-a).*rand([m n]));
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