用matlab 生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D, 并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A。

好的，这里是生成矩阵D和提取对角线元素构成矩阵A的代码：

% 设置随机数种子，以便结果可重复
rng(0);

% 生成5*5的随机矩阵D
D = rand(5, 5) * 10;

% 将D的每一行求和并除以5，得到每一行的平均值
row_means = sum(D, 2) / 5;

% 将D的每一列求和并除以5，得到每一列的平均值
col_means = sum(D, 1) / 5;

% 将D的所有元素减去整个矩阵的平均值，使得矩阵的均值为5
D = D - mean(D(:)) + 5;

% 提取D的对角线元素构成新的对角矩阵A
A = diag(diag(D));

解释一下代码的思路：

首先，我们使用 `rand(5, 5)` 函数生成一个5*5的随机矩阵D，元素的范围在[0, 1]之间。然后，我们将每一行和每一列的平均值计算出来，并将矩阵D的每个元素减去整个矩阵的平均值，使得矩阵D的均值为5。最后，我们使用 `diag()` 函数提取矩阵D的对角线元素，构成新的对角矩阵A。

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用matlab生成范围[0,10]，均值为5的5*5维随机分布数矩阵D，并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A

好的，我来逐步回答您的问题。

首先，使用MATLAB中的`rand`函数生成一个大小为5x5的随机分布数矩阵D，其范围为[0,10]，均值为5。具体代码如下：

D = 10*rand(5,5); % 生成范围[0,10]的5x5随机分布数矩阵
D = D - mean(D(:)) + 5; % 将矩阵D的均值调整为5

接下来，使用MATLAB中的`diag`函数提取矩阵D的对角线元素，构成新的对角矩阵A。具体代码如下：

A = diag(diag(D)); % 提取D的对角线元素，构成新的对角矩阵A

这样，您就成功生成了一个范围为[0,10]，均值为5的5x5随机分布数矩阵D，并提取了它的对角线元素生成了新的对角矩阵A。

用matlab. 生成范围在[0,10], 均值为5的5*5维随机分布数矩阵D, 并提取它的对角线元素使之构成新的对角矩阵A。

好的，下面是用MATLAB生成符合要求的矩阵D并提取对角线元素构成新矩阵A的代码：

% 生成5*5维随机分布数矩阵D
D = rand(5) * 10;

% 计算D的均值
mean_D = mean(D(:));

% 输出D的均值
disp("D的均值为: " + mean_D);

% 提取D的对角线元素构成新的对角矩阵A
A = diag(diag(D));

% 输出矩阵A
disp("矩阵A为: ");
disp(A);

代码中，我们首先使用rand函数生成了一个5*5的随机分布数矩阵D，然后计算了D的均值并输出。接着使用diag函数提取D的对角线元素，再使用diag函数将这些元素构成一个新的对角矩阵A，并输出。