rand 生成均匀分布的伪随机数.分布在(0~1)之间 randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1) randi 生成均匀分布的伪随机整数  …

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(我理解为随机种子)生成伪 随机数 2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)     主要语法:和上…

1.  rand()函数用于生成取值在(0~1)之间均匀分布的伪随机数.rand(n):生成n*n的0~1之间的满足均匀分布的伪随机矩阵:rand(m,n):生成m*n的伪随机数:rand(m,n,'double'):生成m*n的双精度伪随机数:rand(m,n,'single'):生成m*n的单精度伪随机数:注:‘double’和‘single’单引号不能省. 2. randn()函数用于生成标准正态分布的伪随机数.用法同1. 3. randi()函数用于生成均匀分布的伪随机整数,范围为(im…

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(我理解为随机种子)生成伪随机数2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)   主要语法:和上面一样3, randi 生成均匀分布的伪…

一起来学演化计算-matlab基本函数randn, rand, orth 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)的正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -1.2075 -2.2588 0.3426 0…

matlab中randn(‘state’)转载:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3572284.html randn('state') 随机数都是由RandStream随机数据流生成的(里面有一套固定的算法,一般用时间发生装置).其中就有'state','seed','twister'等参数. ‘state’是对随机发生器的状态进行初始化,并且定义该状态初始值.比如你过一段时间还要使用这个随机数的时候,还能保持当前的随机取值. 比如randn('state',20…

randi Pseudorandom integers from a uniform discrete distribution.来自一个均匀离散分布的伪随机整数 R = randi(IMAX,N) returns an N-by-N matrix containing pseudorandom integer values drawn from the discrete uniform distribution on 1:IMAX.返回一个N×N的包含伪随机整数值的矩阵,这些整数来自均匀分布I…

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(我理解为随机种子)生成伪 随机数 2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1) 主要语法:和上面一样 3, randi 生成均匀分布的伪随机整数 主要语法:randi(iMax)在开区…

1.numpy.random.rand() 用法是:numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组,并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本. 用法及实现: >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random [ 0.37601032, 0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random >>…

这玩意用了很多次,但每次用还是容易混淆,今天来总结mark一下~~~ 1. numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 生成一个[0,1)之间的随机数或N维数组 np.random.rand(2) #生成两个[0,1)之间的数 [0.6555729 0.76240372] np.random.rand(2,2) #生成2行*2列的矩阵 [[0.58360206 0.91619225] [0.78203671 0.06754087]] 2. numpy.random.randn…