Matlab中的randperm和randsample函数用法对比
matlab基本函数
matlab基本函数MATLAB是一种功能强大的编程语言和开发环境，广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。
本文将介绍一些MATLAB的基本函数，包括数据操作、图形绘制、数学计算等方面的函数。
一、数据操作函数1. size()函数：用于获取数组或矩阵的大小，返回一个包含行数和列数的向量。
2. length()函数：用于获取向量的长度。
3. ndims()函数：用于获取数组或矩阵的维度数。
4. reshape()函数：用于改变数组或矩阵的形状，可以将其转换为不同大小的矩阵。
5. find()函数：用于查找数组或矩阵中满足特定条件的元素的索引。
6. sort()函数：用于对数组或矩阵进行排序，可以按照升序或降序排列。
7. unique()函数：用于返回数组或矩阵中的唯一元素，并去除重复值。
二、图形绘制函数1. plot()函数：用于绘制二维曲线图，可以通过输入不同的坐标点来绘制不同形状的曲线。
2. scatter()函数：用于绘制散点图，可以根据不同的数据点设置不同的颜色和大小。
3. bar()函数：用于绘制柱状图，可以展示不同类别或组之间的比较。
4. pie()函数：用于绘制饼图，可以展示不同类别所占比例的大小关系。
5. histogram()函数：用于绘制直方图，可以展示数据的分布情况。
6. contour()函数：用于绘制等高线图，可以展示二维数据的等高线分布。
三、数学计算函数1. sin()函数：用于计算正弦值。
2. cos()函数：用于计算余弦值。
3. exp()函数：用于计算指数函数的值。
4. sqrt()函数：用于计算平方根。
5. sum()函数：用于计算数组或矩阵中元素的总和。
6. mean()函数：用于计算数组或矩阵中元素的平均值。
7. max()函数：用于找出数组或矩阵中的最大值。
8. min()函数：用于找出数组或矩阵中的最小值。
9. rand()函数：用于生成随机数。
四、其他常用函数1. disp()函数：用于在命令窗口中显示文本或变量的值。
MATLAB随机数函数
电气1303——张志龙一、均值为0，方差为1，正态分布。
( 高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
)A=randn(m,n);二、均值为x=1，方差为y=2，正态分布。
1、A=randn(m,n);B=A/std(A); %std(x),求标准差函数。
C=B-mean(B); %mean(x),求均值函数。
（Z分数公式）a=x; b=sqrt(y);X=b*C+a;2、A=normrnd(x,sqrt(y));3、A=x+sqrt(y)*randn(m,n);*方法1和方法3是相通的。
但事实上，方法1若去掉A=randn(m,n);更具一般性。
方法1只能是从标准正态分布变换成其它正态分布。
三、产生随机数的函数：1、rand：产生0~1的均匀分布的随机数。
基本调用格式：A=rand(n) 产生n*n的随机数矩阵，其中随机数服从0~1的均匀分布。
A=rand(m,n) 产生m*n 的随机数矩阵（=rand（[m,n]））。
2、randn：产生均值为0方差为1的高斯分布随机数（高斯分布即正态分布）。
基本调用格式：A=randn(n) 产生n*n的随机数矩阵，其中随机数服从标准高斯分布。
A=randn(m,n) 产生m×n的随机数矩阵。
3、randperm：产生整数1~n的随机排列。
基本调用格式：randperm(n) 产生整数1~n的随机排列。
4、binornd：产生二项分布的随机数。
基本调用格式：A=binornd(n,p,[M,N,P...]) 生成的随机数服从参数为(n,p)的二项分布，这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。
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。
5、normrnd：生成指定均值、标准差的正态分布的随机数。
基本调用格式：A=normrnd(m,n,[M,N,P,...]) 生成的随机数服从均值为m，标准差为n（注意标准差是正数）的正态分布，这些随机数排列成M*N*P... 多维向量。
如何用matlab生成随机数函数
如何⽤matlab⽣成随机数函数1. MATLAB 函数 rand产⽣在区间 (0, 1)的均匀随机数，它是平均分布在 (0,1)之间。
⼀个称为seed的值则是⽤来控制产⽣随机数的次数。
均匀随机数函数的语法为rand(n),rand(m,n)，其结果分别产⽣⼀矩阵含n×n个随机数和⼀矩阵含m×n的随机数。
注意每次产⽣随机数的值都不会⼀样，这些值代表的是随机且不可预期的，这正是我们⽤随机数的⽬的。
我们可利⽤这些随机数代⼊算式中，来表⽰某段讯号的不规则振幅或是某个事件出现的机率。
均匀随机数其值平均的分布于⼀区间的特性可以从其统计密度函数(probabilitydensity function, PDF)说明。
从其PDF分布类似长条图的分布，可以看出其每⼀个随机数值出现的机率皆相同，所以它被称为均匀随机数。
见以下的例⼦：>> rand(1,6) % 第⼀次使⽤随机数产⽣器ans =0.2190 0.0470 0.6789 0.6793 0.9347 0.3835>>hist(ans) % 看看长条图的长相>>plot(ans) % ⽐较上个图与这个图有何差异？何者能代表不规则数据的分布>> rand(1,6) % 第⼆次使⽤随机数产⽣器，注意每次产⽣的随机数值皆不同ans =0.5194 0.8310 0.0346 0.0535 0.5297 0.6711因为每次随机数产⽣的值皆不同，如果因为验证算式需要确定所使⽤的随机数值是相同的，可以利⽤seed这个选项，⽤以设定使⽤计算随机数产⽣器的起始值，其语法为rand('seed',n)，n的规定是。
其中n=0有特别意义是使⽤第⼀次产⽣随机数值的起始值(=931316785)，其它的n 值即是所使⽤起始值。
如果使⽤相同的起始值，则随机数值会⼀样，因为随机数的计算是依据起始值。
实验设计常用 matlab 函数
实验设计常用matlab 函数和程序调试一、随机函数rand, randi,randn,’seed’, randperm,shuffle, genTrialsfunction trials=genTrials(withinblock_repetitions, withinblock_factors,betweenblock_repetitions, betweenblock_factors)% Generating randomized trials based repetition and factors% syntax: genTrials(withinblock_repetition, betweenblock_repetition, withinblock_factors, [ betweenblock_factors])% eg: genTrials(2, 10, [2 3]); generate two factors (2 levels and 3 levels% resp. ) with within block repetition 2 and between block repetition 10if nargin < 2error('Incorrect number of arguments for genTrials function');elseif nargin == 2betweenblock_repetitions = 1;betweenblock_factors = [];elseif nargin == 3% when there's only betweenblock_repetitions, which is equal to swap% between block repetitions and factors -strongway 14. Dec. 2006betweenblock_factors = betweenblock_repetitions;betweenblock_repetitions = 1;endtrials = [];block_design = [];numblock = betweenblock_repetitions;if length(betweenblock_factors) > 0block_design = fullfact(betweenblock_factors);block_design = repmat(block_design, betweenblock_repetitions,1);idxb = randperm(length(block_design));block_design = block_design(idxb,:);numblock = length(block_design);endfor iblock = 1:numblock%generate within block trialsinblock_trials = fullfact(withinblock_factors);inblock_trials = repmat(inblock_trials,withinblock_repetitions,1);idx=randperm(size(inblock_trials,1));inblock_trials = inblock_trials(idx,:);if length(block_design)>0%add between factorsblockwise_factors = repmat(block_design(iblock,:),length(inblock_trials),1);inblock_trials = [inblock_trials blockwise_factors];endtrials = [trials; inblock_trials];end•特殊矩阵zeros, ones, eye, diag,rand,randn,magic二、数值计算函数abs,sin/sind,round/floor/ceil/fix,range, sign,max/min/mean/std•三、数据原始处理sort,sortrows, rot90, fliplr/flipud, horzat/vertcat repmat, reshape, size/length, linspace四、字符串操作函数: sprintf, sscanf, eval, strcmp, strcmpi,strcatsprintf(‘% [标志符][宽度] [.小数位数] [转义符]’, A)常见的标志符包括0和“-”，分别表示用0补齐位数和左对齐。
matlabrandom函数
matlabrandom函数Matlab是一款功能强大的数学软件，其内置了许多实用的函数，其中之一便是random函数。
本文将围绕这一函数展开，介绍random 函数的用法及其在实际应用中的作用。
我们来了解一下random函数的基本用法。
在Matlab中，random函数用于生成随机数。
它可以接受不同的参数，从而生成不同类型的随机数。
例如，random('unif',a,b)可以生成[a,b]范围内的均匀分布随机数，而random('norm',mu,sigma)则可以生成满足指定均值mu和标准差sigma的正态分布随机数。
除了这些常见的分布，random函数还可以生成其他类型的随机数，如泊松分布、指数分布等。
在实际应用中，random函数可以发挥重要作用。
例如，在模拟实验中，我们经常需要生成服从某种分布的随机数。
通过使用random函数，我们可以方便地生成满足特定要求的随机数序列，从而进行各种模拟实验。
这对于评估系统性能、优化算法等方面具有重要意义。
random函数还可以用于数据分析和统计推断。
在统计学中，我们经常需要从样本中抽取随机样本，并对其进行分析。
通过使用random 函数，我们可以方便地生成具有相同分布特征的随机样本，从而进行统计推断和模型拟合。
除了生成随机数，random函数还可以用于随机排列和随机抽样。
在实际应用中，我们经常需要对数据进行随机排序，例如在数据挖掘中，我们可以使用随机排列来打乱数据集，以避免模型过拟合。
而对于大规模数据集，我们通常需要进行随机抽样。
通过使用random 函数，我们可以方便地实现这些功能，为数据处理和分析提供便利。
除了上述功能，random函数还可以用于生成随机矩阵、随机向量等。
这在矩阵计算和线性代数中非常有用。
通过使用random函数，我们可以生成具有特定分布特征的随机矩阵，从而进行各种矩阵运算和模型求解。
random函数是Matlab中一个非常实用的函数，它可以用于生成各种类型的随机数，并在模拟实验、数据分析和统计推断等方面发挥重要作用。
matlab中random函数用法
matlab中random函数用法
random(m,n,p)：生成m行n列的随机数矩阵，其中随机数的范围为[0,p]。
random('state',s)：设置随机数生成器的状态为s。
在使用random函数时，需要注意以下几点：
1. random函数的生成随机数的范围为[0,1]。
2. random函数生成的随机数是伪随机数，即在特定的状态下生成的随机数是确定的。
3. 需要使用random('state',s)函数来设置随机数生成器的状态，以便在需要时生成相同的随机数序列。
4. 在使用random函数时，需要指定生成随机数的矩阵的大小和范围。
5. random函数的返回值是一个矩阵，可以使用矩阵运算对其进行处理。
综上所述，matlab中的random函数是一种方便生成随机数的函数，可以用于模拟实验、数据分析等场景。
但在使用时需要注意随机数的范围、生成器的状态，以及矩阵的大小和处理方式。
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matlab随机采样方法
matlab随机采样方法Matlab是一种广泛应用于科学与工程领域的编程语言，它提供了丰富的工具箱来解决不同的数学和统计问题。
在许多科学研究和实际应用中，随机采样（random sampling）是常见的方法之一。
本文将介绍在Matlab 中如何进行随机采样，以及如何选择合适的采样方法以满足特定的需求。
首先，让我们对随机采样的概念进行简要的介绍。
随机采样是指从一个给定的总体中以随机的方式选择样本的过程。
这样做的目的是为了从样本中获取关于总体的一些信息，因为总体可能很大或者很难直接访问。
随机采样的目标是保证样本是代表性的，即它能够反映出总体的特征。
在Matlab中，我们可以使用rand函数来生成指定长度的随机向量或矩阵。
rand函数生成的随机数在[0,1]区间内均匀分布。
这意味着每个数字都有相同的概率出现。
以下是一个生成长度为10的随机向量的示例：matlabx = rand(1, 10);如果我们需要生成更大的随机样本，我们可以使用randn函数。
这个函数生成的随机数符合正态分布（均值为0，标准差为1），这在许多实际情况中是非常有用的。
以下是一个生成大小为100x100的随机矩阵示例：matlabX = randn(100, 100);有时候我们希望从已知的总体中选择特定数量的样本。
这可以通过使用randperm函数来实现。
randperm函数生成一个从1到给定整数之间的随机排列，这样我们就可以选择相应数量的样本。
以下是一个从1到10之间生成3个随机数的示例：matlabsamples = randperm(10, 3);此外，Matlab还提供了其他一些随机采样的特殊函数，以满足特定的需求。
下面是其中一些常用的函数：1. randsample函数：这个函数可以从给定的向量中进行随机采样。
例如，我们可以从1到100之间生成20个不重复的随机数：matlabsamples = randsample(1:100, 20);2. randi函数：这个函数可以生成指定范围内的随机整数。
随机覆盖法matlab实现
随机覆盖法matlab实现
随机覆盖法是一种常用的随机化算法，常用于实验设计、抽样调查等领域。
在MATLAB中，可以使用randperm函数实现随机覆盖法。
randperm函数的语法如下：
p = randperm(n,k)
其中，n表示生成随机排列的范围，k表示生成的随机排列的长度。
该函数会生成一个长度为k的随机排列p，其中每个元素都是1到n之间的整数，并且每个元素只会出现一次。
例如，要生成一个1到10之间的随机排列，可以使用如下代码：
p = randperm(10)
生成的结果可能是：
p = [8 1 5 2 10 7 3 9 4 6]
这个排列中，每个数字都只出现了一次，且顺序是随机的。
如果要使用随机覆盖法生成一个样本，可以先生成一个包含所有样本的列表，然后使用randperm函数生成一个随机排列，再取前k个元素作为样本。
例如，假设有一个包含100个样本的列表，要从中随机抽取10个样本，可以使用如下代码：
all_samples = 1:100; % 生成包含所有样本的列表
random_perm = randperm(100); % 生成一个1到100的随机排列sample = all_samples(random_perm(1:10)); % 取前10个元素作为样本
这样就可以使用随机覆盖法生成一个包含10个样本的随机样本了。
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Matlab中的randperm和randsample函数用法对比
构建替代数据的时候，一种常见的思路是打乱原数据的排列次序，通过随机置换原数据的排列次序从而产生和原数据系列统计特征（如均值、方差、分布）一致的随机数据。
具体到Matlab中，此思路的实现会涉及到两个命令：randperm和randsample
p.s. 相关的重新排序命令还包括：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Reordering Algorithms
amd Approximate minimum degree permutation
colamd Column approximate minimum degree permutation colperm Sparse column permutation based on nonzero count dmperm Dulmage-Mendelsohn decomposition
ldl Block LDL' factorization for Hermitian indefinite matrices randperm Random permutation
symamd Symmetric approximate minimum degree permutation symrcm Sparse reverse Cuthill-McKee ordering
1、RANDPERM
根据Matlab文档，randperm最常用的用法是是返回一个从1-n的包含n个数的随机排列（每个数字只出现一次）——以行向量的形式
1 p = randperm(n) returns a row vector containing a random permutation of the integers from 1 to n inclusive 如果希望从1-n的数字序列里面随机返回k个数，则可以使用
1 p = randperm(n,k)
其中，这k个数之间彼此也是不相同的。
可见，randperm能够产生不重复的随机排列，结合原数据，
可写成类似下面的形式：
1 new = old( randperm( size(old,1) ) , : );
这样新数组中的各行就被重排了。
如果各列也需要重排，则可以嵌套使用。
Matlab文档中还说，randperm完成的是不重复的重排采样（k-permutations），如果结果中的数需要
重复多次出现的情况，则可以用：
1 randi(n,1,k)
randperm和rand、randi、randn一样，其随机数的生成是收到rng命令控制的，因此，可通过该命令影响随机数据流rand stream的情况。
2、RANDSAMPLE
randsample的命令组合比randperm要复杂，事实上这个命令内部也有对randperm的调用。
因此，在适当的情况下，使用randperm的速度理论上比randsample快。
（事实上也快很多）
randsample的命令格式：
1 2 3 4 5 6 y = randsample(n,k)
y = randsample(population,k)
y = randsample(n,k,replacement)
y = randsample(population,k,replacement) y = randsample(n,k,true,w)
y = randsample(population,k,true,w)
7 y = randsample(s,...)
第一种情形，randsample(n,k)和randperm(n,k)的功能一样，都是产生k个不相同的数（1-n）。
第二种情形，randsample(ARRAY,k)，事实上就是randperm和原数组结合使用的形式，从ARRAY数组里面随机取出k个不相同的数。
第三种情形，replacement是一个bool变量，为1的时候，取出的数可能是重复的，为0的时候，可能不重复。
很显然，看到这里，会发现randsample和randperm很相似，譬如，之前旧数组随机排序的需求可写成下面的样式：
1 2 3 new = old( randsample( 1:length(matrix) , length(matrix) ,0),: ); or
new = randsample( old, length(old), 0 ); <-- I preferred this.
事实上更有用的是第四种情形，多出来一个w，是权重系数，能够根据此权重系数在原数组（或1-n数组）里面选出可能重复的k个数。
典型用法譬如：
1 R = randsample('ACGT',48,true,[0.15 0.35 0.35 0.15])
上面的语句能够产生48个内容为ATCG的随机字串，且A出现的权重为0.15，其余类推。
这个显然在生物信息学中很有用。
ATCG也就是DNA的碱基序列。
第五种情形，可以用自己提供的随机数stream替换系统默认的随机数，s必须派生自Matlab的RandStream类。
小结
通过对比，我们很容易的发现randperm比randsample更直接更底层，而randsample则是对各种使用的情形进行了封装。
randsample最有用的优势是可以很方便的实现随机数的权重分布。