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

好的，我可以帮你解决这个问题。你可以使用 Matlab 的 rand 函数生成范围在 [0,1] 之间的均匀分布随机数，然后乘以 10 就可以得到范围在 [0,10] 之间的均匀分布随机数了。接下来，使用 reshape 函数将一维的随机数向量转换成 3×5 的矩阵即可。以下是实现代码：

% 设置随机数种子，以便结果可复现
rng(0);

% 生成 3*5 的均匀分布随机数矩阵
D = reshape(rand(1, 15) * 10, 3, 5);

解释一下上面的代码：首先，我们使用 rng 函数设置了随机数种子为 0，这样每次运行代码都会得到相同的结果。然后，我们使用 rand 函数生成一个 1×15 的向量，元素值在 [0,1] 之间均匀分布。接着，将这个向量乘以 10 得到元素值在 [0,10] 之间均匀分布的向量，最后使用 reshape 函数将这个向量转换成 3×5 的矩阵。

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`unifrnd`函数生成符合要求的随机数矩阵D，具体代码如下：

D = unifrnd(0, 10, 3, 5) + 5;

其中，`unifrnd(0, 10, 3, 5)`生成一个3行5列的0~10之间均匀分布的随机数矩阵，`+ 5`将每个随机数加上5，得到均值为5的3行5列的随机数矩阵D。

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。