第一题 1.用正态分布随机数生成函数生成100个成绩,使成绩的范围在[30,100]之间,正整数。 2.用循环结构嵌套分支结构将此100个成绩分段统计个数>=90,>=80,>=70,>=60,<60 3.将分段统计的结果用直方图表示 4.在MATLAB中寻找解决上述2,3问题的更简单的命令,并用此命令完成工作。写清此命令的语法,使用方法 第二题MATLAB中曲面作图一般用参数形式表示曲面,结合线性代数中的相关知识,在MATLAB中作出单叶双曲面的图形,你能把他做成动态的吗?
时间: 2023-03-09 18:03:31 浏览: 136
答案:第一题:可以使用MATLAB函数randi(a,b,m,n)来实现,其中a和b分别为最小值和最大值,m和n分别指定生成的矩阵的行数和列数,即可生成100个正整数的随机数,范围在[30,100]之间。用histogram()函数即可完成第二步统计,可使用histogram(X,N)命令,其中X为正整数的随机数矩阵,N为分段的个数,最后使用bar()函数即可完成第三步。第二题:可以使用MATLAB函数surf()来实现,其中可以使用参数形式表示曲面,然后设置动态的参数即可实现动态的曲面图形。
相关问题
用r语言生成一个包含100个正态分布随机数的向量,均数为1,标准差为2,计算该向量的均值和标准差
可以使用以下代码生成向量并计算均值和标准差:
```r
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证结果可重复
vec <- rnorm(100, mean = 1, sd = 2) # 生成100个均值为1,标准差为2的正态分布随机数
mean_vec <- mean(vec) # 计算向量的均值
sd_vec <- sd(vec) # 计算向量的标准差
```
其中,`set.seed()`函数用于设置随机数种子,保证每次生成的随机数序列相同;`rnorm()`函数用于生成正态分布随机数,第一个参数指定生成的随机数个数,第二个参数指定均值,第三个参数指定标准差;`mean()`函数用于计算向量的均值,`sd()`函数用于计算向量的标准差。
写一个c语言生成正态分布随机数的代码,并添加相关注释
### 回答1:
以下是生成正态分布随机数的C语言代码:
```
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
// 函数声明
double normal_distribution(double mean, double standard_deviation);
int main()
{
srand(time(NULL)); // 初始化随机数生成器
double mean = 0.0; // 均值
double standard_deviation = 1.0; // 标准差
// 生成 10 个正态分布随机数
for (int i = 0; i < 10; i++) {
double random_number = normal_distribution(mean, standard_deviation);
printf("随机数:%lf\n", random_number);
}
return 0;
}
// 生成正态分布随机数
double normal_distribution(double mean, double standard_deviation)
{
double U1 = (double)rand() / RAND_MAX;
double U2 = (double)rand() / RAND_MAX;
double Z0 = sqrt(-2 * log(U1)) * cos(2 * M_PI * U2);
return mean + standard_deviation * Z0;
}
```
该代码使用了 `math.h` 库中的 `log` 和 `sqrt` 函数,以及 `stdlib.h` 库中的 `rand` 和 `srand` 函数,并使用了 `time.h` 库中的 `time` 函数来初始化随机数生成器。它声明了一个函数 `normal_distribution`,用于生成正态分布随机数。该函数使用了 Box-Muller 算法,通过生成两个随机数,再通过公式计算出正态分布随机数。在 `main` 函数中,通过调用该函数生成了 10 个正态分布随机数并打印输出。
### 回答2:
以下是一个用C语言生成正态分布随机数的示例代码,并附带注释说明每个步骤的作用。
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
double generate_normal_distribution(double mean, double std_dev) {
double u1, u2; // 两个0到1之间的均匀分布随机数
double z; // 正态分布随机数
u1 = (double)rand() / RAND_MAX; // 生成第一个均匀分布随机数
u2 = (double)rand() / RAND_MAX; // 生成第二个均匀分布随机数
z = sqrt(-2.0 * log(u1)) * cos(2.0 * M_PI * u2); //使用Box-Muller变换生成正态分布随机数
z = mean + std_dev * z; // 将随机数转换为期望值为mean,标准差为std_dev的正态分布随机数
return z;
}
int main() {
double mean = 0.0; // 正态分布的期望值
double std_dev = 1.0; // 正态分布的标准差
int i;
srand(time(NULL)); // 初始化随机数生成器
for(i = 0; i < 10; i++) {
double rnd = generate_normal_distribution(mean, std_dev); // 调用函数生成正态分布随机数
printf("%f\n", rnd); // 打印生成的随机数
}
return 0;
}
```
这段代码利用Box-Muller变换生成正态分布随机数。首先,在generate_normal_distribution函数中,通过调用rand()函数生成两个0到1之间的均匀分布随机数u1和u2。接着,使用Box-Muller变换公式将这两个均匀分布随机数转换为一个正态分布随机数z。最后,通过线性变换将生成的随机数转换为指定期望值和标准差的正态分布随机数。在main函数中,我们初始化随机数生成器,并循环调用生成正态分布随机数的函数来生成10个符合指定期望值和标准差的随机数,并将其打印出来。
### 回答3:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// 声明生成正态分布随机数的函数
double generateNormalDistribution(double mean, double stdDev);
int main() {
double mean, stdDev;
int numSamples;
// 输入均值、标准差和随机数个数
printf("请输入均值:");
scanf("%lf", &mean);
printf("请输入标准差:");
scanf("%lf", &stdDev);
printf("请输入随机数个数:");
scanf("%d", &numSamples);
// 生成随机数并输出
printf("生成的正态分布随机数为:\n");
for (int i = 0; i < numSamples; i++) {
double randomNum = generateNormalDistribution(mean, stdDev);
printf("%.2lf\n", randomNum);
}
return 0;
}
// 生成正态分布随机数的函数
double generateNormalDistribution(double mean, double stdDev) {
double u, v, s;
do {
// 生成两个均匀分布的随机数
u = (double)rand() / RAND_MAX * 2 - 1;
v = (double)rand() / RAND_MAX * 2 - 1;
s = u * u + v * v;
} while (s >= 1 || s == 0);
// Box-Muller转换
double factor = sqrt(-2 * log(s) / s);
double randomNum = mean + stdDev * u * factor;
return randomNum;
}
```
这段代码实现了一个生成正态分布随机数的C程序。首先,在`main`函数中,获取用户输入的均值、标准差和随机数个数。然后,利用`for`循环生成指定个数的正态分布随机数,并通过`printf`函数输出。最后,返回0表示程序正常结束。
在`generateNormalDistribution`函数中,首先使用`do-while`循环生成两个均匀分布的随机数,并计算它们的平方和。如果平方和满足一定条件,则重新生成随机数,直到满足条件为止。接着,利用Box-Muller转换将生成的均匀分布随机数转换为正态分布随机数。最后,通过指定的均值、标准差和转换后的随机数计算得到最终的正态分布随机数,并返回。
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