MATLAB生成0-10均值为5的3×5的均匀分布随机数矩阵c

以下是生成0-10均值为5的3×5的均匀分布随机数矩阵c的MATLAB代码：

c = unifrnd(0, 10, 3, 5);
c_mean = mean(c(:));
c_diff = 5 - c_mean;
c = c + c_diff;

这段代码会生成一个3x5的随机矩阵c，里面的数字都是0到10之间的均匀分布随机数。然后，我们计算出矩阵c的均值c_mean，并计算出需要将矩阵c增加的值c_diff（这个值可以是正数也可以是负数）。最后，我们将c_diff加到c中，就可以得到一个新的3x5矩阵，这个新矩阵的均值就是5。

相关问题

matlab生成范围在[0，10]、均值为5的3×5维的均匀分布随机数矩阵D。

可以使用Matlab中的rand函数生成0到1之间的均匀分布随机数。为了生成在[0,10]范围内的随机数，可以将rand函数生成的随机数乘以10。为了让随机数的均值为5，可以使用Matlab中的mean函数计算随机数矩阵的均值，并根据均值的差异进行调整。代码如下：

D = 10 * rand(3,5) + 5 - mean(mean(10 * rand(3,5)));

这里将rand函数生成的随机数乘以10，再将均值调整为5，即可生成范围在[0,10]，均值为5的3×5维的均匀分布随机数矩阵D。

用matlab的rand函数生成(5,10)区间的均匀分布3阶随机矩阵和randn函数生成均值为1，方差为0.3的正态分布的5阶随机矩阵

在MATLAB中，你可以使用`rand`函数生成指定范围内的均匀分布随机数，而`randn`函数则用于生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数。如果你想生成特定均值和方差的正态分布随机矩阵，你需要稍微调整一下。

首先，生成一个(5,10)区间的均匀分布3阶随机矩阵（每个元素都在[0,1]之间）：

uniform_matrix = rand(3, 10); % 3行10列的均匀分布矩阵

对于均值为1，方差为0.3的正态分布5阶随机矩阵（每个元素服从均值μ=1，标准差σ=sqrt(0.3)的正态分布），你需要先计算标准差，然后使用`mvnrnd`函数（多变量正态分布函数）：

mean_val = 1;
variance = 0.3;
std_dev = sqrt(variance);
normal_matrix = mvnrnd(mean_val, std_dev^2, [5, 5]); % 5行5列的正态分布矩阵

记住，在MATLAB中，`mvnrnd`的第一个参数是均值向量，第二个参数是方差矩阵（在这种情况下是一个标量乘以单位矩阵，因为我们只有一个标准差）。如果想要保持每行独立但整张矩阵有相同的均值和方差，我们传入的是一个与行数相等的一维数组作为第一个参数。