产生100个服从参数为10指数分布的随机数x=exprnd（10，100，1），作出经验分布函数和频率直方图的命令

可以使用以下命令生成100个服从参数为10的指数分布的随机数，并作出经验分布函数和频率直方图：

x = exprnd(10,100,1);     % 生成100个服从参数为10的指数分布的随机数
figure;
[f,x1] = ecdf(x);         % 计算经验分布函数
stairs(x1,f);             % 作出经验分布函数图像
hold on;
histogram(x,'Normalization','pdf');   % 作出频率直方图
title('Empirical Distribution Function and Frequency Histogram');
xlabel('x');
ylabel('Probability Density');
legend('Empirical Distribution Function','Frequency Histogram');

其中，ecdf函数可以计算出经验分布函数，histogram函数可以作出频率直方图。这里用stairs函数作为经验分布函数的图像，用hold on命令保持图像并绘制出频率直方图。Normalization参数指定直方图的归一化方式为概率密度函数，使得直方图的总面积为1。

相关问题

Python产生100个1-1000负指数分布的随机数

负指数分布可以用numpy中的exponential函数生成，代码如下：

import numpy as np

# 生成100个1-1000负指数分布的随机数
nums = np.random.exponential(scale=100, size=100)
nums = 1/nums * 1000  # 将随机数转换为1-1000的范围
print(nums)

解释一下代码：

1. 首先导入numpy库。
2. 使用`np.random.exponential(scale=100, size=100)`函数生成100个负指数分布的随机数，其中`scale`参数表示指数分布的尺度参数，这里设置为100，`size`参数表示生成的随机数个数，这里设置为100。
3. 接着将生成的随机数转换为1-1000的范围，方法是将每个随机数取倒数再乘以1000。
4. 最后输出生成的随机数。

注意：负指数分布的随机数是连续的实数，所以生成的随机数可能会超过1000或小于1，但这种情况出现的概率非常小。

利用matlab产生很多个随机数并且画频率分布直方图

在MATLAB中，你可以使用`randi`函数生成指定范围内的随机整数，或者`rand`函数生成0到1之间的均匀随机小数。如果你想创建大量随机数并绘制频率分布直方图，可以按照以下步骤操作：

1. **生成随机数**：
对于整数随机数，例如生成1000个1到100之间的随机数，可以这样做：

   random_integers = randi([1, 100], 1, 1000);

对于连续随机数，如生成1000个0到1的小数，可以：

   random_continuous = rand(1, 1000);

2. **绘制直方图**：
使用`histogram`函数，传入刚才生成的随机数数组作为输入，并设置合适的bins（柱状的数量或范围）：

   histogram(random_integers, 'BinWidth', 5); % 如果你想每5个数一组
   histogram(random_continuous, 50); % 或者指定制定的bin数目

`histogram`会自动计算每个区间内的数据点数，形成频率分布。