MATLAB中RAND()函数用法
matlab产生随机矩阵的函数
随机矩阵在数学和科学领域中有着广泛的应用，在matlab中也提供了一些函数来快速生成随机矩阵。
本文将介绍matlab中几种常用的随机矩阵生成函数，并对它们的使用方法进行说明。
1. rand函数rand函数是matlab中最常用的生成随机矩阵的函数之一。
它可以生成一个指定大小的矩阵，其中的元素都是在0到1之间均匀分布的随机数。
其基本语法为：```A = rand(m,n)```其中m和n分别表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。
生成一个3行4列的随机矩阵可以使用以下命令：```A = rand(3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机矩阵A。
2. randn函数randn函数和rand函数类似，也可以生成指定大小的随机矩阵，不同的是randn生成的是服从标准正态分布的随机数。
其基本语法为：```A = randn(m,n)```其中m和n同样表示生成矩阵的行数和列数，A为所生成的随机矩阵。
生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵可以使用以下命令：```A = randn(3,4)```该命令将生成一个3行4列的服从标准正态分布的随机矩阵A。
3. randi函数randi函数用于生成指定范围内的随机整数矩阵。
其基本语法为：```A = randi([a,b],m,n)```其中[a,b]表示所生成随机整数的范围，m和n表示矩阵的行数和列数，A为所生成的随机整数矩阵。
生成一个3行4列的范围在1到10之间的随机整数矩阵可以使用以下命令：```A = randi([1,10],3,4)```该命令将生成一个3行4列的随机整数矩阵A，其中的元素都在1到10之间。
4. 函数功能比较在实际使用中，我们需要根据具体的需求来选择合适的随机矩阵生成函数。
如果需要生成在0到1之间均匀分布的随机数，可以选择使用rand函数；如果需要生成服从标准正态分布的随机数，可以选择使用randn函数；如果需要生成指定范围内的随机整数矩阵，则可以选择使用randi函数。
matlab中0-1的随机数
在matlab中生成0-1之间的随机数是一种常见的操作，可以通过内置的随机数生成函数来实现。
生成0-1之间的随机数在模拟实验、统计分析、机器学习等方面具有重要的应用，因此掌握在matlab中生成0-1随机数的方法对于数据科学和工程领域的研究人员来说是非常重要的。
1. 使用rand函数生成均匀分布的随机数在matlab中可以使用rand函数来生成均匀分布的随机数，其语法为：```matlabr = rand(m, n)```其中m 和n 分别表示生成随机数的维度，m 表示行数，n 表示列数。
rand函数生成的随机数范围在0-1之间，且满足均匀分布。
2. 使用randn函数生成正态分布的随机数除了生成均匀分布的随机数外，matlab还可以使用randn函数来生成正态分布的随机数，其语法为：```matlabr = randn(m, n)```其中 m 和 n 同样表示生成随机数的维度，randn函数生成的随机数满足标准正态分布，即均值为0，方差为1。
3. 控制随机数的种子在生成随机数时，可以通过控制随机数的种子来保证生成的随机数是可重复的。
在matlab中可以使用rng函数来控制随机数的种子，其语法为：```matlabrng(seed)```其中 seed 表示随机数的种子，通过设置相同的种子可以确保每次生成的随机数是一样的。
在matlab中生成0-1之间的随机数有多种方法，包括使用rand函数生成均匀分布的随机数，使用randn函数生成正态分布的随机数，以及通过控制随机数的种子来保证随机数的可重复性。
这些方法为研究人员在数据分析和模拟实验中提供了便利，对于提高工作效率和保证实验结果的可靠性具有重要意义。
在实际应用中，生成0-1之间的随机数通常用于模拟实验、统计分析、概率建模、机器学习算法等领域。
通过生成符合特定分布的随机数，可以更好地模拟实际场景，并进行有效的数据分析与处理。
在matlab中，生成0-1之间的随机数的应用十分广泛，具有很高的实用价值。
matlab中rand函数
matlab中rand函数
matlab中rand函数是个很常用的函数，在matlab中
它的应用非常广泛，经常被用来生成随机数。
它返回一个或多个 0-1 之间的随机数，它实际上是一个伪随机数，因为它是基于种子（seed），这样使得结果重复可预测。
具体来说，当每次调用该函数时，rand都会返
回一个在 0 到 1 之间（包括 0 和 1）的浮点数。
这
个函数可以以行向量（一维数组）或矩阵（多维数组）的形式返回多个随机数，同时也可以返回一个指定维度的矩阵。
Rand 函数同时也是matlab中非常重要的一个统计函数，它可以产生单变量和多变量的概率分布。
常用的概率分布有均匀分布（Uniform）、正态分布（Normal）、指
数分布（Exponential）、泊松分布（Poisson）等等。
例如，rand函数可以产生均匀分布中的随机变量，而randn函数可以产生正态分布中的随机变量。
这些函数
使得matlab可以研究概率分布下的某些特定模型，并
分析它们在特定的应用场景下的表现。
除了rand的本身的功能，由于它也具备随机性，所以
它也可以用于实现计算机程序中的模拟场景，例如，在游戏开发中使用rand进行模拟，在金融市场中使用rand进行模拟。
此外，rand函数也经常用于控制程序的行为，例如随机选择一个程序流处理特定程序，或者在程序运行中选择一个随机函数，以及其它类似的应用场景。
总之，matlab中rand函数是一个非常强大和常用的函数，它不仅可以用来生成随机数，还可以用来生成一组概率分布的随机变量，同时还可以用来实现在计算机程序中的模拟模型。
matlab中随机信号的产生
Matlab 中随机信号的产生在matlab 编程中，我们所能用到的用于产生随机信号的函数有三：Rand, randn,randi 下面我们详细的了解一下这三个函数。
1. Rand 功能是生产均匀分布的伪随机数，并且所生成的伪随机数分布在（0-1）； 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’）生成制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 生成伪随机数2. Randn 生成标注正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1） 语法同上；3. Randi 生成均匀分布的伪随机整数主要语法：randi(iMax)在开区间（0，iMax ）生成均匀分布的伪随机整数Randi(iMax,m,n) 在开区间（0，iMax ）生成m ×n 型随机矩阵r= randi([iMin,iMax],m,n)在开区间（iMin,iMax ）生成m ×n 型随机矩阵 下面我们来看看具体的例子：1，Rand散点图：xh=rand(1,2500);plot(xh)概率分布图：xh=rand(1,25000);hist(xh,2000)00.10.20.30.40.50.60.70.80.912，Randn散点图：xh=randn(1,400000);plot(xh)概率分布图：xh=randn(1,400000);hist(xh,2000)00.51 1.52 2.53 3.54x 105-5-4-3-2-1123453，Randi散点图：r= randi([12,214],1,144);plot(r)概率分布图：r= randi([12,214],1,144);hist(r,10000)对于随机种子，伪随机数的重复生成，在正常情况下每次调用相同指令生成的伪随机数是不同的例如：rand(1,4)rand(1,4)输出结果为：ans = 0.0428 0.2402 0.0296 0.0398ans = 0.7753 0.4687 0.3378 0.0074在一些特殊的情况下我们会用到相等的随机数，那我们该如何呢使两个语句生成的随机数相等呢？在Matlab中rand 、randn,和randi 从一个基础的随机数流中得到随机数，叫做默认流。
matlab_rand生成随机数的若干问题
matlab_rand生成随机数的若干问题关于matlab中的随机函数rand使用中的若干问题rand产生的是0到1(不包括1)的随机数.matlab的rand函数生的是伪随机数,即由种子递推出来的,相同的种子,生成相同的随机数.一、matlab刚运行起来时,种子都为初始值,因此每次第一次执行rand得到的随机数都是相同的.1.多次运行,生成相同的随机数方法:用rand('state',S)设定种子S为35阶向量，最简单的设为0就好例:rand('state',0);rand(10)2. 任何生成相同的随机数方法:试着产生和时间相关的随机数,种子与当前时间有关.rand('state',sum(100*clock))即:rand('state',sum(100*clock)) ;rand(10)只要执行rand('state',sum(100*clock)) ;的当前计算机时间不现,生成的随机值就不现.也就是如果时间相同,生成的随机数还是会相同.在你计算机速度足够快的情况下,试运行一下:rand('state',sum(100*clock));A=rand(5,5);rand('state',sum(10 0*clock));B=rand(5,5);A和B是相同.所以建议再增加一个随机变量,变成:rand('state',sum(100*clock)*rand(1));据说matlab 的rand 函数还存在其它的根本性的问题,似乎是非随机性问题.没具体研究及讨论,验证过,不感多言.二、rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵(现成的函数)Matlab随机数生成函数betarnd 贝塔分布的随机数生成器binornd 二项分布的随机数生成器chi2rnd 卡方分布的随机数生成器exprnd 指数分布的随机数生成器frnd f分布的随机数生成器gamrnd 伽玛分布的随机数生成器geornd 几何分布的随机数生成器hygernd 超几何分布的随机数生成器lognrnd 对数正态分布的随机数生成器nbinrnd 负二项分布的随机数生成器ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器nctrnd 非中心t分布的随机数生成器ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器poissrnd 泊松分布的随机数生成器raylrnd 瑞利分布的随机数生成器trnd 学生氏t分布的随机数生成器unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器weibrnd 威布尔分布的随机数生成器randrand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵randnrandn（）命令是产生白噪声的，白噪声应该是0均值，方差为1的一组数，同rand有randn(n)，randn(m,n)rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0方差为1的正态分布randintrandint(m,n,[1 N])：生成m×n的在1到N之间的随机整数矩阵，其效果与randint(m,n,N+1)相同。
matlab均匀分布随机数的生成函数
matlab均匀分布随机数的生成函数在Matlab中，可以使用`rand`函数来生成均匀分布的随机数。
`rand`函数可以生成在区间[0,1)上的随机数。
我们可以使用以下方法将其转换为指定范围内的均匀分布随机数。
1.生成在范围内的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_rand = a + (b-a) * rand(n,1);```以上代码将生成1000个在1到10之间均匀分布的随机数。
2.生成均匀分布的整数随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量uniform_int_rand = randi([a b], n, 1);```以上代码将生成1000个在1到10之间的整数均匀分布的随机数。
3.生成多维的均匀分布随机数```matlaba=1;%下界b=10;%上界n=1000;%随机数数量m=2;%维度uniform_multi_dim_rand = repmat(a, n, m) + (repmat(b-a, n, m) .* rand(n,m));```以上代码将生成1000个在[a,b]范围内的2维均匀分布的随机数。
需要注意的是，`rand`函数生成的随机数是伪随机数，并且每次Matlab启动时生成的随机数序列都是相同的。
如果需要不同的随机数序列，可以使用`rng`函数设置随机数生成器的种子。
以上就是在Matlab中生成均匀分布随机数的几种常见方法。
根据需要的维度、范围及数量，可以选择合适的方法来生成所需的随机数。
matlab随机数生成(全部函数)
matlab 全部的随机数函数（一）Matlab内部函数a.基本随机数Matlab中有两个最基本生成随机数的函数。
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) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵rand([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
x=rand(100000,1);hist(x,30);由此可以看到生成的随机数很符合均匀分布。
(视频教程会略提及hist()函数的作用) 2．randn()生成服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数。
基本语法和rand()类似。
randn([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：randn(5,1) %生成5个随机数排列的列向量，一般用这种格式randn(5) %生成5行5列的随机数矩阵randn([5,4]) %生成一个5行4列的随机数矩阵生成的随机数大致的分布。
x=randn(100000,1);hist(x,50);由图可以看到生成的随机数很符合标准正态分布。
b.连续型分布随机数如果你安装了统计工具箱（Statistic Toolbox)，除了这两种基本分布外，还可以用Matlab内部函数生成符合下面这些分布的随机数。
3．unifrnd()和rand()类似，这个函数生成某个区间内均匀分布的随机数。
基本语法unifrnd(a,b,[M,N,P,...])生成的随机数区间在(a,b)内，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。
matlab中randnrandirandrandsrc的用法以及区别
matlab中randnrandirandrandsrc的⽤法以及区别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）在开区间（0，iMax）⽣成均匀分布的伪随机整数randi（iMax，m，n）在开区间（0，iMax）⽣成mXn型随机矩阵r = randi([iMin,iMax],m,n)在开区间（iMin，iMax）⽣成mXn型随机矩阵4， randsrc⽆参数形式，随机输出-1或1；randsrc(m,n);randsrc(m);输出m*n阶或m*m阶矩阵，元素为随机出现的-1或1，概率为1/2；⽽rand是随机产⽣0——1中某⼀数呢，例如>> rand(2,3)ans =0.9501 0.6068 0.89130.2311 0.4860 0.7621>> rand(3)ans =0.4565 0.4447 0.92180.0185 0.6154 0.73820.8214 0.7919 0.1763原⽂链接 /carrie8899/article/details/8490229。