用MATLAB写一段代码，实现在数组h中含有n个元素，每个元素为随机生成的1-10的数字，然后计算数组中所有数据的标准差

可以使用MATLAB内置函数 `std` 来计算数组的标准差，下面是生成数组并计算标准差的代码：

n = 100; % 数组长度为100
h = randi([1,10],1,n); % 生成随机数组
std_h = std(h); % 计算数组h的标准差
fprintf('数组h的标准差为：%f\n', std_h); % 输出标准差结果

代码中，首先定义了一个变量 `n` 表示数组长度，然后使用 `randi` 函数生成一个随机数组 `h`，其中 `randi([1,10],1,n)` 表示生成一个长度为 `n`，元素取值在1-10之间的随机数组。最后使用 `std` 函数计算数组 `h` 的标准差，并使用 `fprintf` 函数将结果输出到屏幕上。

相关问题

编写以下matlab代码：生成一个1行1800列的数组，其内容为随机的1-1800的数，每个数字出现一次

生成matlab代码如下：

arr = randperm(1800);

这段代码会生成一个1行1800列的数组arr，其中每个数字都是1-1800的随机数，并且每个数字只出现一次。

以上matlab 代码中，有一个二维坐标数组points，其中每一行坐标对应一个随机效率数据，这个随机效率数据你来给出，如何生成热力图

在这段MATLAB代码中，虽然原代码没有明确提到生成随机效率数据并绘制热力图，但我们可以通过下面的步骤添加这个功能：

1. **生成随机效率数据**：首先，你需要定义一个范围，比如效率可以从0%到100%。例如，你可以生成一个`num_points`长度的一维数组，代表每个网格点的效率值。

efficiency_data = rand(num_points, 1); % 生成0-1之间的随机数作为效率数据

2. **将效率数据连接到points**：然后，你需要将效率数据添加到points矩阵的最后一列。

points(:, end+1) = efficiency_data; % 将效率数据添加到现有矩阵末尾

3. **绘制热力图**：最后，可以利用`imagesc`函数来创建热力图，显示效率分布。

heatmap = imagesc(points(1,:), points(2,:), points(:,end)); % 热力图，第一个和第二个维度是x,y坐标，最后一维度是效率数据
colormap('hot'); % 设置颜色映射为暖色，表示效率越高颜色越深
colorbar; % 添加颜色刻度
xlabel('X坐标');
ylabel('Y坐标');
title('效率分布热力图');

这会生成一个显示效率分布的热力图，颜色深浅表示效率高低。