matlab中rand和randn的用法
时间: 2024-12-16 15:13:22 浏览: 313
在MATLAB中,`rand`和`randn`是常用的生成随机数的函数。
1. `randn`: 这个函数生成的是随机的双精度浮点数,它们服从标准正态分布,即平均值为0,标准差为1的分布。标准正态分布的可视化可以通过命令`histogram(randn(n))`来展示,其中`n`是你想要生成的样本数量[^1]。
2. `rand`: `rand`生成的是均匀分布在[0, 1)区间内的随机浮点数。如果需要指定维度,可以传入整数作为参数,如`rand(n)`会生成一个n维的全一列向量,而`rand(m, n)`则生成一个m行n列的随机矩阵[^2]。
下面是两个具体用法:
- 生成一个3x3的随机矩阵,数值范围在0到3之间(每个元素乘以3):
```matlab
random_matrix = rand(3) * 3;
```
- 随机产生50个1到300之间的正数:
```matlab
random_integers = 1 + fix((300 - 1) * rand(1, 50)); % fix()四舍五入到最接近的整数
```
- 生成100个在-1到1之间的随机数:
```matlab
x = rand(1, 100) * 2 - 1; % 注意这里减去1使得范围变为[-1, 1]
```
相关问题
rand和randn
rand()函数生成的是(0,1)均匀分布的随机数,而randn()函数生成的是(0,1)标准正态分布的随机数。 在numpy库中,rand()和randn()函数可以根据不同的参数输入返回不同形式的随机数。当不输入任何参数时,rand()和randn()函数返回一个随机数。当输入参数为n时,返回1×n的一维数组。当输入两个参数m和n时,返回m×n的二维数组。在matlab中,rand()函数是产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数,而randn()函数是产生均值为0、方差为1的高斯白噪声。 rand()函数还有其他用法,比如rand(n)可以生成0到1之间的n阶随机数方阵,rand(m,n)可以生成0到1之间的m×n的随机数矩阵。而randn()函数用法有randn(n)和randn(m,n),分别生成均值为0方差为1的正态分布随机数。综上所述,rand()和randn()函数在不同的编程库中有不同的用法和功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [rand()与randn()函数简介](https://blog.csdn.net/sister_and_momo/article/details/130460360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [rand与randn的区别 用randn产生均值为0、方差为1的高斯白噪声](https://blog.csdn.net/qq_33467472/article/details/107957424)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
matlab中randn和rand
在MATLAB中,rand和randn是两个用于生成伪随机数的函数。它们的区别在于生成的随机数的分布不同。rand函数生成的是在区间[0,1]上均匀分布的随机数,而randn函数生成的是符合标准正态分布的随机数。[1]
为了得到不同的伪随机序列,可以使用rand和randn函数的第一个参数method来设置随机数发生函数的状态。其中,'twister'方法产生的伪随机序列重复周期最长,也是MATLAB 7.4及更高版本的默认方法。其他可选的method值包括'state'和'seed'。[2]
有时候,我们希望每次运行得到的伪随机序列都不一样,这样看起来更像真正的随机数。在rand的帮助文档中,给出了一个示例方案:rand('twister',sum(100*clock))。这个方案的思路是将状态值设置为时变的,其中clock函数返回一个反映当前时间的1x6数组[年,月,日,时,分,秒]。注意,sum(100*clock)一般不是整数,但这个例子在运行时没有问题。[3]
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