用matlab 生成范围在[0,10]的 3×5 维的均匀分布随机数矩阵 D。
时间: 2024-02-29 12:52:48 浏览: 134
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:
```matlab
% 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。
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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。
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。
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