matlab上在指定区间取n个随机数

可以使用 `randi` 函数生成指定区间内的随机整数，然后再将这些随机整数转换成指定区间内的随机实数。具体实现代码如下：

% 指定区间和个数
a = 0;
b = 10;
n = 5;

% 生成随机整数
rand_int = randi([a, b], 1, n);

% 将随机整数转换成随机实数
rand_real = a + (b - a) .* rand(1, n);

% 输出结果
disp(rand_int)
disp(rand_real)

其中，`randi([a, b], 1, n)` 生成一个长度为 `n` 的向量，向量中的每个元素都是区间 `[a, b]` 内的随机整数。`a + (b - a) .* rand(1, n)` 将生成一个长度为 `n` 的向量，向量中的每个元素都是区间 `[a, b]` 内的随机实数。

相关问题

matlab取随机数

在Matlab中，可以使用不同的算法来生成随机数。常用的算法包括平方取中法、混合同余法、乘同余法等。通过这些算法，可以生成不同分布的随机数，如柯西分布、正态分布和贝努里-高斯分布。
生成(0,1)区间上均匀分布的随机数可以使用rand函数，其基本语法为rand([M,N,P...])，其中M、N、P等参数用于指定生成多维向量的大小。如果只给出M参数，则生成M*M矩阵，如果参数为[M,N，则可以省略方括号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab随机数生成](https://download.csdn.net/download/Zengmeng1998/13097437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB实现随机数方法合集](https://blog.csdn.net/qq_29736627/article/details/127230940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab均匀分布随机数

在MATLAB中，可以使用unifrnd函数生成均匀分布的随机数。unifrnd函数有三种调用方式：

1. unifrnd(a, b)：生成一个服从U(a, b)均匀分布的随机数。
例如，生成一个服从U(2,3)分布的随机数：
r = unifrnd(2,3)
结果可能为 2.9218。

2. unifrnd(a, b, n)：生成n个服从U(a, b)均匀分布的随机数，返回一个n行1列的列向量。
例如，生成4个服从U(2,3)分布的随机数：
r = unifrnd(2,3,4,1)
结果可能为 [2.8936; 2.0099; 2.6038; 2.7468。

3. unifrnd(a, b, n, m)：生成n*m阶矩阵服从U(a, b)分布的随机数。
例如，生成一个4*6的矩阵服从U(2,3)分布的随机数：
r = unifrnd(2,3,4,6)
结果可能为：
。

要注意的是，生成的随机数是在指定的区间(a, b)内均匀分布的。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab三种方式生成均匀分布随机数调用格式](https://blog.csdn.net/m0_37149062/article/details/107878620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB 随机数](https://blog.csdn.net/m0_38059875/article/details/81210773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]