请写R语言代码实现如下要求： 1.使用泊松分布随机函数生成20个随机数； 2.生成一个4×5的矩阵； 对于生成的矩阵顺时针旋转90°后输出。 利用R语音写代码

在R语言中，你可以通过`rpois()`函数来生成泊松分布的随机数，并使用`matrix()`函数创建矩阵。接着使用`t()`函数进行矩阵转置，再结合`cbind()`函数从列变为行来实现顺时针旋转90度的效果。下面是满足要求的代码：

# 1. 生成20个泊松分布的随机数
set.seed(123)  # 设置种子以便复现结果
poisson_values <- rpois(20, lambda = 3)  # 参数lambda设置为3，可以根据需要调整

# 2. 将这20个值放入一个4x5矩阵中，最后一行和第一列填充NA
matrix_data <- cbind(rep(poisson_values, each=5), rep(NA, times=20))[-c(1, ncol(matrix_data)),]  
dim(matrix_data) <- c(4, 5)  # 矩阵大小设置为4x5

# 3. 顺时针旋转90°后输出
rotated_matrix <- t(matrix_data)[ncol(matrix_data):1, ]  # 转置并取下标切片
print(rotated_matrix)

这段代码首先生成了20个泊松分布的随机数，然后将其插入到一个4x5矩阵中，并对矩阵进行了顺时针旋转90度。

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matlab 通过泊松分布生成0或1的随机数

可以使用matlab中的poissrnd函数来生成符合泊松分布的随机数。根据泊松分布的特性，该分布表示单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此可以用来模拟二元随机事件中0或1的概率。

以下是一个示例代码，其中lambda表示泊松分布的参数，n表示生成随机数的个数：

lambda = 0.5;
n = 10;
result = poissrnd(lambda, [1, n]);
result(result>1) = 1; % 将大于1的值设为1，表示二元随机事件中的1

生成的result数组中的元素为0或1，符合泊松分布的随机数特性。可以通过调整lambda的值来改变随机数的分布情况。

R语言十大分布函数生成随机数

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1. 均匀分布（Uniform Distribution）：runif()函数可以生成0到1之间的均匀分布随机数。

2. 正态分布（Normal Distribution）：rnorm()函数可以生成满足指定均值和标准差的正态分布随机数。

3. 二项分布（Binomial Distribution）：rbinom()函数可以生成满足指定试验次数和成功概率的二项分布随机数。

4. 泊松分布（Poisson Distribution）：rpois()函数可以生成满足指定平均事件发生率的泊松分布随机数。

5. 几何分布（Geometric Distribution）：rgeom()函数可以生成满足指定成功概率的几何分布随机数。

6. 负二项分布（Negative Binomial Distribution）：rnbinom()函数可以生成满足指定试验次数和成功概率的负二项分布随机数。

7. 指数分布（Exponential Distribution）：rexp()函数可以生成满足指定速率参数的指数分布随机数。

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9. 威布尔分布（Weibull Distribution）：rweibull()函数可以生成满足指定形状参数和尺度参数的威布尔分布随机数。

10. 贝塔分布（Beta Distribution）：rbeta()函数可以生成满足指定形状参数的贝塔分布随机数。