matlab里randn函数

在MATLAB中，`randn`函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它可以用于生成随机矩阵或向量。

下面是使用`randn`函数生成随机矩阵的示例：

% 生成一个3行4列的随机矩阵
A = randn(3, 4);

上述代码将生成一个3行4列的矩阵A，其中的元素是从标准正态分布中随机抽取的数值。

你还可以通过指定额外的输入参数来生成具有不同均值和标准差的随机数。例如，要生成均值为mu，标准差为sigma的随机数，可以使用以下语法：

% 生成一个具有指定均值和标准差的随机矩阵
mu = 10; % 均值
sigma = 2; % 标准差
B = mu + sigma * randn(3, 4);

上述代码将生成一个与之前示例相同大小的矩阵B，但是其元素是从均值为10，标准差为2的正态分布中随机抽取的数值。

请注意，`randn`函数生成的随机数是伪随机数，它们基于固定的种子值。如果需要每次运行时生成不同的随机数，可以在运行代码之前使用`rng('shuffle')`函数设置随机种子。

希望这可以帮助到你。如果有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

matlab的randn函数

randn函数是Matlab中的一个随机数生成函数，用于生成具有标准正态分布的随机数。该函数的语法格式为：

r = randn(n)
r = randn(sz1,...,szN)

其中，n为要生成的随机数的个数，sz1,...,szN为要生成的随机数的维度。该函数返回一个包含指定个数或维度的随机数矩阵。

示例：

>> randn(1,5)

ans =

   -0.6152    0.7254   -0.3479    0.7147   -0.2378

>> randn(2,3)

ans =

   -0.1022    0.7873    0.8884
    0.8373    0.4384   -0.1464

randn函数生成的随机数符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。如果需要生成符合其他正态分布的随机数，可以通过指定均值和标准差来实现，例如：

r = mu + sigma.*randn(n)

其中，mu为均值，sigma为标准差。

matlab中randn函数

在MATLAB中，randn函数可用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的语法如下：

r = randn()
r = randn(n)
r = randn(sz1,...,szN)

其中，r是生成的随机数；n是要生成的随机数的数量；sz1,...,szN是要生成的随机数矩阵的每个维度的大小。例如，`randn(2,3)`将生成一个2行3列的标准正态分布随机数矩阵。

此外，还可以使用可选参数mu和sigma来生成其他均值和方差的正态分布随机数，例如`randn(2,3,1)+1`将生成均值为1，标准差为1的正态分布随机数矩阵。