function x=findrand x=rand(3,1);%先产生一个点 while 1 x1=rand(3,1);%新产生一个随机点 [m n]=size(x);%求目前符合条件的点的数目 x2=repmat(x1,1,n);%扩展矩阵 d=max(sqrt(sum((x-x2).^2)));%求新产生的点和已知点的最大的距离 if d<=0.1%如果最大的距离小于0.1...
8、下面输入命令diag(A,-1)即可获得左下的第1条对角线上的元素。具体运行结果。9、如果要根据矩阵的对角线元素生成对角矩阵，可使用两个diag函数，输入命令diag(diag(A))，即可使用A的对角线元素生成对角矩阵。10、blkdiag函数可以根据多个矩阵生成准对角矩阵，此处使用rand(3)和ones(2)，生成准对角矩...
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,...
用法:Y = randn(n),返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量,将返回错误信息。 Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n]),返回一个m*n的随机项矩阵。 Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...]),产生随机数组(感觉就是三维数组,请看如下例子)。 1: >> rand(1,2,3) 2:...
1、rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机数 基本语法:rand([M,N,P…]) 生成排列成MNP*…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]可以省略方括号。 2、randn() 生成服从标准正太分布(均值为0,方差为1)的随机数 基本语法:randn([M,N,P,…]) ...
1、如果我们想生成一个3*3的均匀分布的矩阵，只需要如下命令：rand(3,3) 或者 rand(3)。2、如果需要获得(a,b)的随机数，我们可以利用（0,1）的均匀随机数来生成（a,b）的均匀随机数。a + (b-a).*rand(m,n) 。这里(a,b) 是你生成随机数的端点，m，n代表矩阵的行和列。3、生成均匀...
RAND(N)，产生0到1的随机数，N*N的矩阵 RAND(M,N)，产生0到1的随机数，M*N的矩阵 RAND(1)，产生0到1的随机数，1*1的矩阵 例如：rand(1)= 0.9501 例如：rand(2)= 0.2311 0.4860 0.6068 0.8913
>> zeros(2,3) ans = 0 0 0 0 0 0 >> ones(3,4) ans = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 >> ones(2) ans = 1 1 1 1 >> rand(3,2) ans = 0.8147 0.9134 0.9058 0.6324 0.1270 0.0975 >> magic(3) ans = 8 1 6 3 5 7 ...
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 ...
1 2 3 prompt ='Please input!'; x =input(prompt);% 可输入常量、变量及表达式,如rand(3),如不输入直接Enter,返回空矩阵 str =input(prompt,'s');% 返回输入的文本,不将输入作为表达式计算。若输入为空,str为默认值'Y' 参数可变函数 将varargin设为函数的输入参数(在被调函数的定义中),(varargin为可...