用MATLAB做:生成一个3×4的符合均值为5、方差为9的正态分布的随机矩阵Y,并将其中大于7或小于3的值保存到变量B中。
时间: 2024-03-17 21:43:45 浏览: 16
可以使用MATLAB中的randn函数生成符合标准正态分布的随机数,然后通过线性变换得到符合要求的正态分布随机数。具体实现代码如下:
```
mu = 5; % 均值
sigma = 3; % 标准差
Y = mu + sigma * randn(3, 4); % 生成符合均值为5,方差为9的随机数矩阵
% 找出大于7或小于3的值
B = Y(Y > 7 | Y < 3);
```
在这里,我们使用了randn函数生成3行4列的标准正态分布随机数矩阵,然后通过线性变换得到符合要求的均值和方差的随机数矩阵。接着,我们通过逻辑运算符找出大于7或小于3的值,并将其保存到变量B中。
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在MATLAB中,可以使用`randn`函数生成服从均值为0,方差为1的标准正态分布的随机数。为了生成一个矩阵,可以使用以下代码:
```
m = 10; % 矩阵行数
n = 5; % 矩阵列数
A = randn(m, n); % 生成服从标准正态分布的随机矩阵
```
其中,`m`和`n`为矩阵的行数和列数,`randn(m, n)`函数生成一个`m`行`n`列的矩阵,矩阵中每个元素都服从标准正态分布。如果需要生成非标准正态分布,可以通过对生成的随机数进行线性变换来实现。例如,对于均值为`mu`,方差为`sigma`的正态分布,可以使用以下代码:
```
mu = 2; % 均值
sigma = 3; % 方差
A = mu + sigma*randn(m, n); % 生成服从均值为mu,方差为sigma的随机矩阵
```
其中,`mu + sigma*randn(m, n)`生成的随机数是服从标准正态分布的,通过乘以`sigma`并加上`mu`来实现生成均值为`mu`,方差为`sigma`的正态分布。
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可以使用MATLAB中的`mvnrnd`函数生成二维正态分布矩阵。具体实现如下:
```matlab
mu = [0.5 0.5];
sigma = [0.2 0; 0 0.2];
D2 = mvnrnd(mu, sigma, 5);
```
这里将均值向量`mu`设为[0.5, 0.5],协方差矩阵`sigma`设为[0.2, 0; 0, 0.2],然后使用`mvnrnd`函数生成一个5×2的矩阵,即5个二维正态分布样本。