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rAnD rAnDn 区别

1,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...

在Matlab中,rand是0-1的均匀随机分布,而randn是均值为0方差为1的正态分布。 举个例子:X = rand 产生一个在(0,1)区间内的随机数。 X = rand(n)或X = randn(n)产生一个n*n的随机变量矩阵。 X = rand(m,n)或X = randn(m,n)产生一个m*n的随机...

关键问题不是用法而是意义,rand是0-1的均匀分布,randn是均值为0方差为1的正态分布用法自己help rand或者help randn一下就知道了rand(n)或randn(n)生成n*n的随机数矩阵rand(n,m)或randn(m,n)生成m*n的随机数矩阵

主要区别 (1)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(...

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(3) ans = 0.8147 0.9134 0.2785 0.9058 0.6324 0.5469 0.1270 0.0975 0.9575 >> randn(3) ans = -0.4326 0.2877 1.189...

seed 用来控制 rand 和 randn 如果没有设置seed,每次运行rand或randn产生的随机数都是不一样的 用了seed,比如设置rand('seed',0);,那么每次运行rand...

首先要知道一点计算机生成的随机数都是伪随机数,当然malab也不例外 而这些伪随机数是怎样生成的呢?大多是用同余来生成 比如x_n+1=(25173*x_n+13849) (mod 65536),而这些伪随机数都需要一个初值x_0,这样才能迭代 这个x_0就是此处的'state'参数...

这是使用的numpy模块中的随机函数,应该先导入这个模块: from numpy import *然后就可以使用你的random.rand(4,4)了。 不过,不建议这样导入,有可能与导入的其它模块产生冲突,建议: import numpy as npnp.random.rand(4,4)

state 0 指的是 以后产生的随机数都与第一次运行产生的相同。 x([1 2 5])中[1 2 5]是 x矩阵的第1、2、5个元素组成的新的矩阵。位置是从上到下数的~ 例如x=〔1 2 3;4 5 6〕,x(1)=1;x(4)=5.

首先要告诉你,产生正态分布的函数是randn, rand函数是产生0到1均与分布 下面是程序: A = randn(10,10); %%%% 产生你要的A %%%% 以下三行是画个图给你看看是不是你要的正态分布 %%%%% b = A(:); a1=sort(b); plot(a1,normpdf(a1,0,1),'r') %%%%...

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