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rAnD rAnDn 区别

rand是平均分布,即等概率分布,等概率产生0-1范围内的数 randn是标准正态分布,均值为0,标准差为1

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

rand是0-1随机的 randn是正态分布 采纳哦 亲

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...

比较2个对象,前者小于后者返回-1,相等则返回0,大于后者返回1。 《Python编程》内容包括:Python快速入门:搭建一个简单的例子,包括数据表示、面向对象编程、对象持久化、GUI和网站基础;系统编程:针对命令行脚本编写、处理文件和文件夹、并...

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...

没有rando函数。只有rand和randn 1.rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量。基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略掉方括号。一些例子: rand(5,1) %生...

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)

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...

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.

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