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randn

正态分布随机数

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语法

X = randn
x = randn（n）
X = randn (szN sz1…)
X = randn(深圳)
x = randn（＿＿＿typename)
x = randn（＿＿＿，'喜欢'，p）
X = randn(年代,＿＿＿）

描述

例子

X = randn返回从标准正态分布提取的随机标量。

例子

x = randn（n）返回A.n-经过-n通常分布的随机数的矩阵。

例子

x = randn（sz1，...，szn）返回A.sz1——-…——-szN随机数数组sz1，...，szn表示每个维度的大小。例如,randn(3、4)返回一个3 × 4矩阵。

例子

x = randn（深圳）返回大小为vector的随机数数组深圳定义了大小(X)．例如,randn (4 [3])返回一个3 × 4矩阵。

例子

x = randn（＿＿＿，typename.）返回数据类型为随机数的数组typename.．的typename.输入可以是“单一”或者'双倍的'．您可以使用先前语法中的任何输入参数。

例子

x = randn（＿＿＿，'喜欢'，p）返回随机数数组，如p；也就是说，对象类型与p．您可以指定typename.或者“喜欢”，但不是两者都有。

x = randn（年代，＿＿＿）从随机数流生成数字年代而不是默认的全局流。创建流，使用RandStream．指定年代后面跟着前面语法中的任何参数组合，但涉及的参数除外“喜欢”．此语法不支持金宝app“喜欢”输入。

请注意

的'种子'，'状态'， 和“旋风”的输入randn不建议使用功能。使用rng.函数来代替。有关更多信息，请参见替换兰德和randn的气馁的语法．

例子

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生成通常分布的随机数的5×5矩阵。

r = randn (5)
r =5×50.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -1.2075 -2.2588 0.3426 0.7254 1.4897 0.7172 0.8622 3.5784 0.0631 1.4090 1.6302 0.3188 2.7694 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.7147 1.4172 0.71147 1.4172 0.7147 1.4172 0.8111188
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生成具有指定均值矢量和协方差矩阵的双变量正态分布的值。

Mu = [1 2];σ = [1 0.5;0.5 - 2);R =胆固醇(σ);z = repmat(mu,10,1) + randn(10,2)*R
z =10×21.5377 0.4831 2.8339 6.9318 -1.2588 1.8302 1.8622 2.3477 1.3188 3.1249 -0.3077 1.049-0.3077 1.0750 0.5664 1.6190 1.3426 4.1420 4.5784 5.6532 3.7694 5.2595
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使用正常分布的实部和虚部产生单个随机复数。

a = randn + 1i * randn
A = 0.5377 + 1.8339i
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保存随机数生成器的当前状态，并创建一个随机数的1×5向量。

s =提高;r = randn(1、5)
r =1×50.5377 1.8339 -2.2588 0.8622 0.3188

恢复随机数发生器的状态年代，然后创建一个新的1乘5的随机数向量。取值与之前相同。

RNG;R1 = Randn（1,5）
r1 =1×50.5377 1.8339 -2.2588 0.8622 0.3188

总是使用rng.函数(而不是兰德或者randn函数）指定随机数生成器的设置。有关更多信息，请参见替换兰德和randn的气馁的语法．

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创建一个3×2×3的随机数。

X = randn ([3, 2, 3])
x = x（：，：，-0.1241 0.7147 1.4897
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创建一个1乘4的随机数字向量，其元素为单精度。

r = randn (1, 4,“单一”）
r =1x4单行向量0.5377 1.8339 -2.2588 0.8622
类(r)
ans ='单'
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使用与现有数组相同的大小创建正常分布的随机数的矩阵。

A = [32 2;2 1];深圳=大小(A);X = randn(深圳)
X =2×20.5377 -2588 1.8339 0.8622

将前两行代码组合成单行是一种常见的模式：

X = randn(大小(A));
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创建一个由单个精确随机数组成的2 × 2矩阵。

p =单身（[3 2; -2 1]）;

创建一个随机数阵列，其大小和数据类型为p．

X = randn(大小(p),“喜欢”, p)
X =2 x2单一矩阵0.5377 -2588 1.8339 0.8622
类（x）
ans ='单'

如果您有并行计算工具箱™，请使用底层数据类型创建1000×1000分布式的随机数阵列单．为了分散式数据类型,“喜欢”语法克隆基本数据类型之外的基础数据类型。

p = randn（1000，“单一”，“分布式”）;
使用“local”配置文件启动并行池(parpool)…连接到6个工人。

创建一个随机数阵列，其大小相同，主数据类型和基础数据类型为p．

X = randn(大小(p),“喜欢”，p）;
类（x）
ans ='分布'
underlyingType (X)
ans ='单'

输入参数

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方矩阵的大小，指定为整数值。

  • 如果n是0,然后X是一个空矩阵。

  • 如果n是消极的，然后它被视为0．

数据类型:单|双倍的|int8|INT16|INT32.|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

每个维度的大小，指定为整数值的单独参数。

  • 如果任何尺寸是0,然后X是一个空数组。

  • 如果任何维度的大小为负，则将其视为0．

  • 超出第二个维度，randn忽略大小为1的尾随维度。例如,randn (3, 1, 1, 1)产生一个由随机数组成的3乘1向量。

数据类型:单|双倍的|int8|INT16|INT32.|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

每个维度的大小，指定为整数值的行向量。此矢量的每个元素表示相应维度的大小：

  • 如果任何尺寸是0,然后X是一个空数组。

  • 如果任何维度的大小为负，则将其视为0．

  • 超出第二个维度，randn忽略大小为1的尾随维度。例如,Randn ([3 1 1 1])产生一个由随机数组成的3乘1向量。

例子：sz = [2 3 4]创建一个2 × 3 × 4的数组。

数据类型:单|双倍的|int8|INT16|INT32.|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

要创建的数据类型(类)，指定为'双倍的'，“单一”，或提供的另一个类的名称randn金宝app支持。

例子：“单一”randn (5)

要创建的数组原型，指定为数字数组。

例子：randn(5“喜欢”p)

数据类型:单|双倍的

随机数流，指定为aRandStream目的。

例子：s = randstream（'dsfmt19937'）;Randn（s，[3 1]）

提示

  • 由…产生的数字序列randn是由统一伪随机数生成器的内部设置决定的吗兰德，兰迪， 和randn．您可以使用rng.．

扩展功能

另请参阅

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