0 から 1 までの範囲の一様分布した乱数から成る 5 行 5 列の行列を生成します。

r = rand(5)

r =5×50.8147 0.0975 0.1576 0.1419 0.6557 0.9058 0.2785 0.9706 0.4218 0.0357 0.1270 0.5469 0.9572 0.9157 0.8491 0.9134 0.9575 0.4854 0.7922 0.9340 0.6324 0.9649 0.8003 0.9595 0.6787

区間 (-5,5) の一様分布した数値から成る 10 行 1 列のベクトルを生成します。

r = -5 + (5+5)*rand(10,1)

r =10×13.1472 4.0579 -3.7301 4.1338 1.3236 -4.0246 -2.2150 0.4688 4.5751 4.6489

一般に、区間 (a,b) のN個の乱数は、式r = a + (b-a).*rand(N,1)を使って生成できます。

関数randi(randではなく）を使用，10から50までまで范囲の一様分布たたたたたたたたつのつのランダムな整数整数生成。。。

r = randi([10 50],1,5)

r =1×543 47 15 47 35

区間 (0,1) の実数部と虚数部から成るランダムな複素数を 1 つ生成します。

a = rand + 1i*rand

a = 0.8147 + 0.9058i

乱数発生器の現在の状態を保存し、1 行 5 列の乱数のベクトルを作成します。

s = rng;r = rand（1,5）

r =1×50.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324

乱数発生器をsの状態に戻し、1 行 5 列の乱数のベクトルを新たに作成します。前と同じ値が得られます。

RNG(s); r1 = rand(1,5)

r1 =1×50.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324

乱数発生器の設定を指定するときは常に関数RNGを使用します (randまたはrandnは使用ない）。详细について，rand と randn の非推奨構文の置換を参照してください。

3 x 2 x 3 の乱数の配列を作成します。

X = rand([3,2,3])

x = x（：，：，1）= 0.8147 0.9134 0.9058 0.6324 0.1270 0.0975 x（：：， ：， ：， ：，2）= 0.2785 0.9649 0.5469 0.1576 0.1576 0.9575 0.9575 0.975 0.9706 x（：，：

単精度の乱数から成る 1 行 4 列のベクトルを作成します。

r = rand(1,4,'single')

r =1x4 single row vector0.8147 0.9058 0.1270 0.9134

class(r)

ans = 'single'

乱数の行列を既存の配列と同じサイズで作成します。

A = [3 2; -2 1]; sz = size(A); X = rand(sz)

X =2×20.8147 0.1270 0.9058 0.9134

上記の 2 行のコードを 1 行にまとめた一般的なパターンを次に示します。

X = rand(size(A));

単精度の乱数から成る 2 行 2 列の行列を作成します。

p = single([3 2; -2 1]);

pとサイズおよびデータ型が同じである乱数の配列を作成します。

X = rand(size(p),'like',p)

X =2x2 single matrix0.8147 0.1270 0.9058 0.9134

类（x）

ans = 'single'

Parallel Computing Toolbox™ がある場合、基となるデータ型にsingleを指定して 1000 行 1000 列の乱数の分散配列を作成します。distributedデータ型の場合、'like'构文はなデータに加えてとデータ型もクローンします。

p = rand（1000，'single','distributed');

Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ... connected to 6 workers.

X = rand(size(p),'like'，p）;

类（x）

ans = 'distributed'

underlyingType(X)

ans = 'single'