有放回地随机抽取matlab

如果您想要有放回地随机抽取数字，即允许重复抽取，您可以使用MATLAB的`randi`函数。`randi`函数可以生成指定范围内的随机整数。

以下是一个示例代码：

n = 10; % 随机数的范围
k = 5; % 随机数的个数

randNums = randi(n, 1, k);
disp(randNums);

在上述示例中，我们使用`randi`函数生成了5个范围在1到10之间的随机整数，允许重复抽取。您可以根据需要调整`n`和`k`的值来生成不同范围和数量的随机数。

相关问题

matlab不放回随机抽取

在 MATLAB 中，可以使用`randperm`函数实现不放的随机抽取。该函数可以生成指范围内的随机整数序列，每个整数只出现一次。

下是一个示例代码，演示如何使用`randperm`函数进行不放回的随机抽取：

% 假设一个向量 vec 存储了数据
vec = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

% 随机抽取 5 个数据，不放回
k = 5;
indices = randperm(vec), k);
selectedData = vec(indices);

在上面的示例中，`vec`是待抽取的向量，`k`表示需要抽取的数据个数。`randperm(length(vec), k)`生成了一个长度为`k`的随机整数序列，然后使用这个序列作为索引来提取对应位置的数据。

注意，如果`k`的值大于`vec`的长度，则会出现错误。

用蒙特卡洛（随机模拟）方法计算复杂概率：一袋子中有 10 个大小形状相同的球，从中有放回地随机抽取20次，用matlab求袋子中的每个球都能被抽到的概率。

为了使用蒙特卡洛方法计算袋子中每个球都能被抽到的概率，我们可以模拟多次随机抽取的过程，统计每个球被抽到的次数，并将次数除以总的模拟次数得到概率。

下面是一个使用 MATLAB 实现蒙特卡洛方法计算的示例代码：

% 设置参数
numBalls = 10; % 球的数量
numDraws = 20; % 抽取次数
numSimulations = 100000; % 模拟次数

% 初始化每个球被抽到的次数
ballCounts = zeros(numBalls, 1);

% 进行模拟
for i = 1:numSimulations
    % 模拟一次抽取过程
    draws = randi(numBalls, numDraws, 1);
    
    % 统计每个球被抽到的次数
    uniqueBalls = unique(draws);
    for j = 1:length(uniqueBalls)
        ball = uniqueBalls(j);
        ballCounts(ball) = ballCounts(ball) + 1;
    end
end

% 计算每个球被抽到的概率
probabilities = ballCounts / numSimulations;

% 显示结果
for i = 1:numBalls
    fprintf('球 %d 被抽到的概率: %.4f\n', i, probabilities(i));
end

这段代码会进行100,000次模拟，统计每个球被抽到的次数，并计算每个球被抽到的概率。最后结果会以小数形式显示，例如：

球 1 被抽到的概率: 0.2000
球 2 被抽到的概率: 0.1874
球 3 被抽到的概率: 0.1997
...
球 10 被抽到的概率: 0.2024

注意，由于蒙特卡洛方法的随机性，每次运行代码可能得到略有不同的结果。模拟次数越多，结果越接近真实概率。