1樓：
這是產生標準正態分佈的隨機數或矩陣的函式，randn 是用來產生標準正態分佈偽隨機數的函式，也就是你說的均值為0，標準差σ = 1。
以下是該函式的用法：
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。
y = randn(size(a))
返回一個和a有同樣維數大小的隨機陣列。
randn
返回一個每次都變化的數量。
總而言之，由於產生的是隨機數序列，這裡所說的均值為0，只是說這寫隨機數的分佈期望值為0，而不是說這個序列的平均值就一定為0。如果你用randn產生一個很長的序列，再統計其分佈情況，例如：a=randn(100000,1);hist(a,100);
a是個符合中心為0，標準差是1的正態分佈隨機數列，求a的平均值會是個很接近0的數，但不是0。
希望對你們有所幫助。
2樓：匿名使用者
由於產生的是隨機數序列，這裡所說的均值為0，只是說這寫隨機數的分佈期望值為0
而不是說這個序列的平均值就一定為0。
如果你用randn產生一個很長的序列，再統計其分佈情況，例如a=randn(100000,1);
hist(a,100);
a是個符合中心為0，標準差是1的正態分佈隨機數列求a的平均值會是個很接近0的數，但不是0
3樓：匿名使用者
randn 是用來產生標準正態分佈偽隨機數的函式，也就是你說的均值為0，標準差σ = 1。
你所謂的「發現均值不為0」是什麼概念？既然是隨機數，無論產生多少個，都只能算是樣本，所謂均值，是對樣本數量足夠多的情況而言的。一般而言，樣本數越大，其均值越接近0。
就像拋硬幣，照理說兩面的概率各佔一半，但只拋有限次很難保證剛好各佔一般的。
matlab中rand和randn分別是什麼函式？
4樓：子衿悠你心
在matlab中，rand是0-1的均勻隨機分佈，而randn是均值為0方差為1的正態分佈。
舉個例子：x = rand 產生一個在（0，1）區間內的隨機數。
x = rand(n)或x = randn(n)產生一個n*n的隨機變數矩陣。
x = rand(m,n)或x = randn(m,n)產生一個m*n的隨機變數矩陣。
可以通過查閱matlab中的help來得到rand和randn更詳細的用法。
5樓：文件類共創空間
rand是0-1的均勻分佈，randn是均值為0方差為1的正態分佈；
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。
6樓：橙子小可樂樂
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
7樓：憤進青年
rand是0-1隨機的
randn是正態分佈
採納哦 親
8樓：闊哥的寶貝
我沒有辦法明確回答您的問題，您的問題闡述的不清楚。
9樓：法瓊音
matlab裡的rand函式和randn函式都是隨機數生成函式。
rand函式,生成區間(0,1)上均勻分佈的隨機矩陣。rand函式格式:
r=rand(m,n) % 生成m行,n列服從均勻分佈(0,1)的隨機矩陣
randn函式,生成標準正態分佈n(0,1)的隨機矩陣。randn函式格式:
r=randn(m,n) % 生成m行,n列服從標準正態分佈n(0,1)的隨機矩陣
matlab裡的rand函式和randn函式用法有什麼區別？分別怎麼用？
10樓：匿名使用者
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
noise=0.05*randn(n,1); 在matlab裡是什麼意思啊 15
11樓：
0.05就是個係數吧，生成的隨機矩陣中每個元素乘以0.05。
12樓：匿名使用者
randn(n,1)就是產生服從方差為1，均值為0 （ 即n(0,1) ）的gaussian分佈的隨機噪音
根據gaussian概率密度函式的特性，
a+b*n(miu, sigma) = n(a+miu, b*sigma)
所以你就明白了為什麼0.05是標準差了，或者，如果你如果想讓均值為5就是
noise=5+randn(n,1);
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