ma tl a b中rand和randn
时间: 2023-04-20 08:04:29 浏览: 55
在MATLAB中,rand和randn都是用于生成随机数的函数。
rand函数可以生成到1之间的均匀分布的随机数,语法为:
r = rand(n)
其中n为生成随机数的个数,r为生成的随机数。
randn函数可以生成均值为,方差为1的正态分布的随机数,语法为:
r = randn(n)
其中n为生成随机数的个数,r为生成的随机数。
相关问题
ma tl a b多项式拟合(生成数据、添加噪声、最小二乘法拟合)
以下是一个使用 MATLAB 进行多项式拟合的完整示例,包括生成数据、添加噪声和最小二乘法拟合:
```matlab
% 生成数据
x = linspace(0, 1, 20)';
y = sin(2*pi*x);
% 添加噪声
noise = randn(size(x))*0.2;
y_noisy = y + noise;
% 绘制原始数据和带噪声的数据
figure;
subplot(2,1,1);
plot(x, y, 'o');
title('Original Data');
subplot(2,1,2);
plot(x, y_noisy, 'o');
title('Noisy Data');
% 进行多项式拟合
degree = 5; % 多项式次数
p = polyfit(x, y_noisy, degree);
% 在新点上计算拟合的多项式
x_new = linspace(0, 1, 100)';
y_new = polyval(p, x_new);
% 绘制拟合的结果
figure;
plot(x, y_noisy, 'o', x_new, y_new);
title('Polynomial Fit');
legend('Noisy Data', 'Polynomial Fit');
```
首先,我们使用 `linspace` 函数生成 20 个等间距的数据点,并计算每个点的正弦值作为原始数据。然后,我们使用 `randn` 函数生成一个噪声向量,并将其添加到原始数据中,得到带噪声的数据。我们使用 `subplot` 函数创建一个图形,显示原始数据和带噪声的数据。
然后,我们使用 `polyfit` 函数将多项式拟合到带噪声的数据中。我们指定多项式的次数为 5,但您可以根据需要调整它。然后,我们使用 `polyval` 函数在新点上计算拟合的多项式,并使用 `plot` 函数绘制拟合的结果。我们在图例中包括了带噪声的数据和拟合的多项式。
这是一个简单的示例,但您可以根据需要添加自己的数据和调整拟合的多项式次数。
jupyter中rand和randn
在Jupyter中,`rand`和`randn`是Numpy库中的两个函数,用于生成随机数。
1. `rand`函数生成的是服从均匀分布的随机数,范围在0到1之间[^1]。下面是一个使用`rand`函数生成随机散点图的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
num = 50
x = np.random.rand(num)
y = np.random.rand(num)
area = (30 * np.random.rand(num)) ** 2
plt.scatter(x, y, s=area)
plt.show()
```
这段代码会生成一个包含50个随机散点的散点图。
2. `randn`函数生成的是服从标准正态分布的随机数,均值为0,标准差为1[^2]。下面是一个使用`randn`函数生成随机数据的例子:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4))
print(s)
```
这段代码会生成一个5行4列的随机数据矩阵。
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