主要区别 （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...
在Matlab中，rand是0-1的均匀随机分布，而randn是均值为0方差为1的正态分布。举个例子：X = rand 产生一个在（0，1）区间内的随机数。X = rand(n)或X = randn(n)产生一个n*n的随机变量矩阵。X = rand(m,n)或X = randn(m,n)产生一个m*n的随机变量矩阵。
rand(m,n) : 在 ( 0~1 ) 内生成m行n列均匀分布的伪随机数矩阵; randn (m,n) : 生成m行n列标准正态分布( 均值为0,方差为1 ) 的伪随机数矩阵; rands(m,n) : 在 ( -1~1 ) 内生成m行n列均匀分布的伪随机数; randi( [min,max] , m , n) : 在 [min,max] 内生成m行n列的均匀分布...
1 第一步打开matlab，在命令行窗口输入help rand，可以看到rand函数是一个均匀分布的随机数函数，会返回0-1区间的随机数，如下图所示：2 第二步命令行窗口输入help randn，可以看到randn函数是一个正态分布的随机数函数，如下图所示：3 第三步输入rand(3)，可以看到产生3行3列的随机数，且随机数都在0-1之间...
如图1,rand()可以生成任意形状、数量的随机数,主要用于批量生成0-1之间的随机数。 numpy.random.randn(): 以给定的形状创建一个数组,数组元素为服从标准正态分布N(0,1)的随机数。如图2,同rand()函数一样,也可以生成任意形状、数量的随机数,但主要用于在模拟生成服从特定分布的数据时使用。
在MATLAB中，rand函数和randn函数的主要区别在于它们生成的随机数分布特性。rand函数的核心作用是生成0到1之间均匀分布的随机数，这对于需要在一定范围内模拟随机性的场景非常有用。使用方法很简单，只需调用rand(n)或rand(n,m)，即可得到n行n列或m行n列的随机数矩阵。相比之下，randn函数则生成正态...
Rand()和Randn()是两种常见的随机数生成函数,它们在各种编程语言和数学库中都有应用。这两个函数的主要区别在于它们生成的随机数的分布类型。 Rand()函数:Rand()函数通常用于生成均匀分布的随机数。这意味着生成的随机数在一定范围内均匀分布,通常用于模拟各种概率实验和统计模型。在C++的库中,可以使用rand()函数来...
在一些教程中经常会看到作者在写代码时混用它们二者,实际上它们还是有一些区别的。具体来讲,randn是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。正态分布,也即这些随机数的期望为0,方差为1;rand则会产生[0, 1)之间的随机数。 关于记忆方法,我们可以把randn中的n看成是正态分布(Normal distribution)中“Normal”的...
rand函数，生成区间（0，1）上均匀分布的随机矩阵。rand函数格式：R=rand(m,n) % 生成m行，n列服从均匀分布（0，1）的随机矩阵 randn函数，生成标准正态分布N（0，1）的随机矩阵。randn函数格式：R=randn(m,n) % 生成m行，n列服从标准正态分布N（0，1）的随机矩阵 ...
2、randn()函数:创建的数组中的元素是符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数 使用randn()函数创建一维随机数组,示例如下: import numpy as np e = np.random.randn(3) # 创建一个有3个元素的一维数组,这3个元素为符合标准正态分布的随机数 ...